論文の概要: Tackling Non-Stationarity in Reinforcement Learning via Causal-Origin
Representation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02747v1
- Date: Mon, 5 Jun 2023 10:05:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-06 15:51:50.459835
- Title: Tackling Non-Stationarity in Reinforcement Learning via Causal-Origin
Representation
- Title(参考訳): Causal-Origin表現による強化学習における非定常処理
- Authors: Wanpeng Zhang, Yilin Li, Boyu Yang, Zongqing Lu
- Abstract要約: 実世界のシナリオでは、強化学習の応用は複雑な非定常性によって著しく困難である。
我々は、非定常性は複雑な因果関係を通じて伝播し蓄積できるという新しい視点を提案する。
本稿では,この課題に対処するため,Causal-Origin RePresentation (COREP)アルゴリズムを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 20.457417693203354
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In real-world scenarios, the application of reinforcement learning is
significantly challenged by complex non-stationarity. Most existing methods
attempt to model the changes of the environment explicitly, often requiring
impractical prior knowledge. In this paper, we propose a new perspective,
positing that non-stationarity can propagate and accumulate through complex
causal relationships during state transitions, thereby compounding its
sophistication and affecting policy learning. We believe that this challenge
can be more effectively addressed by tracing the causal origin of
non-stationarity. To this end, we introduce the Causal-Origin REPresentation
(COREP) algorithm. COREP primarily employs a guided updating mechanism to learn
a stable graph representation for states termed as causal-origin
representation. By leveraging this representation, the learned policy exhibits
impressive resilience to non-stationarity. We supplement our approach with a
theoretical analysis grounded in the causal interpretation for non-stationary
reinforcement learning, advocating for the validity of the causal-origin
representation. Experimental results further demonstrate the superior
performance of COREP over existing methods in tackling non-stationarity.
- Abstract(参考訳): 現実のシナリオでは、強化学習の応用は複雑な非定常性によって著しく挑戦される。
既存の手法の多くは環境の変化を明示的にモデル化し、しばしば非実用的な事前知識を必要とする。
本稿では,非定常性は状態遷移中の複雑な因果関係を通じて伝播・蓄積し,その高度化と政策学習に影響を与える新しい視点を提案する。
非定常性の因果関係をトレースすることで、この課題をより効果的に解決できると考えている。
そこで我々はCausal-Origin RePresentation (COREP)アルゴリズムを提案する。
COREPは主に、因果オリジン表現と呼ばれる状態の安定グラフ表現を学ぶためのガイド付き更新機構を使用している。
この表現を利用することで、学習されたポリシーは非定常性に対する印象的なレジリエンスを示す。
本研究は,非定常強化学習の因果的解釈に基づく理論的解析で補足し,因果-オリジン表現の妥当性を提唱する。
実験により,非定常性に対処する既存手法よりもCOREPの方が優れた性能を示した。
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