論文の概要: ReLU to the Rescue: Improve Your On-Policy Actor-Critic with Positive Advantages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01460v3
• Date: Fri, 24 Nov 2023 22:31:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 15:43:15.998594
• Title: ReLU to the Rescue: Improve Your On-Policy Actor-Critic with Positive Advantages
• Title（参考訳）: RLU to the Rescue: ポジティブなアドバンテージでオンデマンドアクター批判を改善する
• Authors: Andrew Jesson and Chris Lu and Gunshi Gupta and Angelos Filos and Jakob Nicolaus Foerster and Yarin Gal
• Abstract要約: 本稿では, アクター批判的深層強化学習におけるベイズ近似への効果的かつ実践的なステップを紹介する。 我々は、加法項が値関数のリプシッツ定数に比例して有界であることを示し、これは批判重みのスペクトル正規化の理論的基礎を提供する。 我々は,MuJoCo連続制御ベンチマークにおいて,PPO,SAC,TD3の中央値および中間値の平均値に対する有意な改善を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.30585319670119
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces an effective and practical step toward approximate Bayesian inference in on-policy actor-critic deep reinforcement learning. This step manifests as three simple modifications to the Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) algorithm: (1) applying a ReLU function to advantage estimates, (2) spectral normalization of actor-critic weights, and (3) incorporating dropout as a Bayesian approximation. We prove under standard assumptions that restricting policy updates to positive advantages optimizes for value by maximizing a lower bound on the value function plus an additive term. We show that the additive term is bounded proportional to the Lipschitz constant of the value function, which offers theoretical grounding for spectral normalization of critic weights. Finally, our application of dropout corresponds to approximate Bayesian inference over both the actor and critic parameters, which enables prudent state-aware exploration around the modes of the actor via Thompson sampling. Extensive empirical evaluations on diverse benchmarks reveal the superior performance of our approach compared to existing on- and off-policy algorithms. We demonstrate significant improvements for median and interquartile mean metrics over PPO, SAC, and TD3 on the MuJoCo continuous control benchmark. Moreover, we see improvement over PPO in the challenging ProcGen generalization benchmark.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, アクター批判的深層強化学習におけるベイズ近似への効果的かつ実践的なステップを紹介する。 このステップは,(1)推定値にReLU関数を適用すること,(2)アクター-クリティック重みのスペクトル正規化,(3)ベイズ近似としてドロップアウトを取り入れること,の3つの単純な修正として現れる。 我々は、政策更新を肯定的な利点に限定する標準的な仮定の下で、価値関数と付加項の上限を最大化することで価値を最適化する。 我々は、加法項が値関数のリプシッツ定数に比例して有界であることを示し、批判重みのスペクトル正規化の理論的根拠を提供する。 最後に、ドロップアウトの応用は、アクターパラメータと批評家パラメータの両方に対する近似ベイズ推論に対応し、トンプソンサンプリングによるアクターのモード周辺の慎重な状態認識探索を可能にする。 様々なベンチマークにおける広範な経験的評価は、既存のオン・オフ・ポリシー・アルゴリズムと比較して、我々のアプローチの優れた性能を示している。 mujoco連続制御ベンチマークにおいて,ppo,sac,td3に対する中央値および四分位平均指標の大幅な改善を示す。 さらに、ProcGenの一般化ベンチマークでは、PPOよりも改善されている。

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