論文の概要: Acceleration in Policy Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10587v2
• Date: Tue, 5 Sep 2023 23:11:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-07 18:46:36.947358
• Title: Acceleration in Policy Optimization
• Title（参考訳）: 政策最適化の加速
• Authors: Veronica Chelu, Tom Zahavy, Arthur Guez, Doina Precup, Sebastian Flennerhag
• Abstract要約: 我々は、楽観的かつ適応的な更新を通じて、政策改善のステップにフォレストを組み込むことにより、強化学習(RL)における政策最適化手法を加速するための統一パラダイムに向けて研究する。 我々は、楽観主義を、政策の将来行動の予測モデルとして定義し、適応性は、過度な予測や変化に対する遅延反応からエラーを軽減するために、即時かつ予測的な修正措置をとるものである。 我々は,メタグラディエント学習による適応型楽観的ポリシー勾配アルゴリズムを設計し,実証的なタスクにおいて,加速度に関連するいくつかの設計選択を実証的に強調する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.323182853069184
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We work towards a unifying paradigm for accelerating policy optimization methods in reinforcement learning (RL) by integrating foresight in the policy improvement step via optimistic and adaptive updates. Leveraging the connection between policy iteration and policy gradient methods, we view policy optimization algorithms as iteratively solving a sequence of surrogate objectives, local lower bounds on the original objective. We define optimism as predictive modelling of the future behavior of a policy, and adaptivity as taking immediate and anticipatory corrective actions to mitigate accumulating errors from overshooting predictions or delayed responses to change. We use this shared lens to jointly express other well-known algorithms, including model-based policy improvement based on forward search, and optimistic meta-learning algorithms. We analyze properties of this formulation, and show connections to other accelerated optimization algorithms. Then, we design an optimistic policy gradient algorithm, adaptive via meta-gradient learning, and empirically highlight several design choices pertaining to acceleration, in an illustrative task.
• Abstract（参考訳）: 我々は、楽観的かつ適応的な更新を通じて、政策改善のステップにフォレストを統合することで、強化学習(RL)における政策最適化手法を加速するための統一パラダイムに向けて研究する。 ポリシー反復法とポリシー勾配法との関係を生かして、ポリシー最適化アルゴリズムを、元の目的の局所下限の一連の代理目的を反復的に解くものとして捉えた。 我々は、最適化を、政策の将来行動の予測モデルとして定義し、適応性は、過大な予測や変化に対する遅延応答からエラーを蓄積する即時的および予見的な修正措置をとるものである。 我々はこの共有レンズを用いて、前方探索に基づくモデルベースのポリシー改善や楽観的なメタ学習アルゴリズムなど、他のよく知られたアルゴリズムを共同で表現する。 この定式化の性質を解析し,他の最適化アルゴリズムとの接続性を示す。 そこで我々は,メタ・グラディエント・ラーニングを応用した楽観的なポリシー勾配アルゴリズムを設計し,加速に関する設計選択を実証的に強調する。

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