論文の概要: Offline Policy Evaluation for Reinforcement Learning with Adaptively Collected Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14063v2
• Date: Wed, 1 May 2024 00:42:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-02 20:40:32.069756
• Title: Offline Policy Evaluation for Reinforcement Learning with Adaptively Collected Data
• Title（参考訳）: 適応収集データを用いた強化学習のためのオフライン政策評価
• Authors: Sunil Madhow, Dan Qiao, Ming Yin, Yu-Xiang Wang,
• Abstract要約: 我々は,TMISオフライン政策評価(OPE)推定器の理論を開発する。 我々は、その推定誤差に基づいて高確率、インスタンス依存境界を導出する。 また,適応環境での極小最適オフライン学習を復元する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.445166861907495
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Developing theoretical guarantees on the sample complexity of offline RL methods is an important step towards making data-hungry RL algorithms practically viable. Currently, most results hinge on unrealistic assumptions about the data distribution -- namely that it comprises a set of i.i.d. trajectories collected by a single logging policy. We consider a more general setting where the dataset may have been gathered adaptively. We develop theory for the TMIS Offline Policy Evaluation (OPE) estimator in this generalized setting for tabular MDPs, deriving high-probability, instance-dependent bounds on its estimation error. We also recover minimax-optimal offline learning in the adaptive setting. Finally, we conduct simulations to empirically analyze the behavior of these estimators under adaptive and non-adaptive regimes.
• Abstract（参考訳）: オフラインRL手法のサンプル複雑性に関する理論的保証を開発することは、データハングリーRLアルゴリズムを実用的なものにするための重要なステップである。 現在、ほとんどの結果は、データ分散に関する非現実的な仮定(つまり、単一のロギングポリシーによって収集された一連のi.d.トラジェクトリを含む)に焦点を合わせている。 データセットが適応的に収集されたかもしれない、より一般的な設定を考える。 我々は,表型MDPの一般化された設定において,TMISオフライン政策評価(OPE)推定器の理論を開発し,その推定誤差に高確率,インスタンス依存境界を導出する。 また,適応環境での極小最適オフライン学習を復元する。 最後に,適応型および非適応型体制下で,これらの推定器の挙動を実証的に解析するシミュレーションを行う。

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