Fugu-MT 論文翻訳(概要): Regret Bounds for Risk-sensitive Reinforcement Learning with Lipschitz Dynamic Risk Measures

論文の概要: Regret Bounds for Risk-sensitive Reinforcement Learning with Lipschitz Dynamic Risk Measures

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02399v1
Date: Sun, 4 Jun 2023 16:24:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-06 18:07:15.670227
Title: Regret Bounds for Risk-sensitive Reinforcement Learning with Lipschitz Dynamic Risk Measures
Title（参考訳）: リプシッツ動的リスク対策によるリスク感受性強化学習のためのレグレト境界
Authors: Hao Liang, Zhi-quan Luo
Abstract要約: EmphLipschitz動的リスク尺度に適用した2つのモデルベースアルゴリズムを提案する。特に、私たちの上限は、アクションの数とエピソード数に最適な依存を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 23.46659319363579
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We study finite episodic Markov decision processes incorporating dynamic risk measures to capture risk sensitivity. To this end, we present two model-based algorithms applied to \emph{Lipschitz} dynamic risk measures, a wide range of risk measures that subsumes spectral risk measure, optimized certainty equivalent, distortion risk measures among others. We establish both regret upper bounds and lower bounds. Notably, our upper bounds demonstrate optimal dependencies on the number of actions and episodes, while reflecting the inherent trade-off between risk sensitivity and sample complexity. Additionally, we substantiate our theoretical results through numerical experiments.
Abstract（参考訳）: リスクセンシティブを捉えるために動的リスク対策を組み込んだ有限エピソジックマルコフ決定過程について検討する。そこで,本稿では,スペクトルリスク測度,最適化された確実性等価性,歪みリスク測度などを推定する,広範囲のリスク尺度である \emph{lipschitz} 動的リスク測度に適用する2つのモデルに基づくアルゴリズムを提案する。我々は上界と下界の両方を後悔する。特に、私たちの上限は、リスク感受性とサンプルの複雑さのトレードオフを反映しつつ、アクションの数とエピソード数に最適な依存を示す。さらに,理論結果を数値実験により検証する。

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