論文の概要: RL$^3$: Boosting Meta Reinforcement Learning via RL inside RL$^2$

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15909v4
• Date: Tue, 26 Mar 2024 15:13:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-28 01:30:07.811653
• Title: RL$^3$: Boosting Meta Reinforcement Learning via RL inside RL$^2$
• Title（参考訳）: RL$^3$: RLによるメタ強化学習をRL$^2$内で促進する
• Authors: Abhinav Bhatia, Samer B. Nashed, Shlomo Zilberstein,
• Abstract要約: メタRLへの入力において、従来のRLを通してタスク毎に学習されるアクション値を含むハイブリッドアプローチであるRL$3$を提案する。 RL$3$は、RL$2$と比較して、短期的にはデータ効率を保ちながら、長期的には累積的な報酬を多く得ており、アウト・オブ・ディストリビューション・タスクよりも一般化されていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.111848705677142
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Meta reinforcement learning (meta-RL) methods such as RL$^2$ have emerged as promising approaches for learning data-efficient RL algorithms tailored to a given task distribution. However, they show poor asymptotic performance and struggle with out-of-distribution tasks because they rely on sequence models, such as recurrent neural networks or transformers, to process experiences rather than summarize them using general-purpose RL components such as value functions. In contrast, traditional RL algorithms are data-inefficient as they do not use domain knowledge, but they do converge to an optimal policy in the limit. We propose RL$^3$, a principled hybrid approach that incorporates action-values, learned per task through traditional RL, in the inputs to meta-RL. We show that RL$^3$ earns greater cumulative reward in the long term, compared to RL$^2$, while maintaining data-efficiency in the short term, and generalizes better to out-of-distribution tasks. Experiments are conducted on both custom and benchmark discrete domains from the meta-RL literature that exhibit a range of short-term, long-term, and complex dependencies.
• Abstract（参考訳）: RL$^2$のようなメタ強化学習(meta-RL)手法は、与えられたタスク分布に合わせてデータ効率のよいRLアルゴリズムを学習するための有望なアプローチとして登場した。 しかし、これは再帰的なニューラルネットワークやトランスフォーマーのようなシーケンスモデルに依存して、バリュー関数のような汎用的なRLコンポーネントを使ってそれらを要約するのではなく、経験を処理するためである。 対照的に、従来のRLアルゴリズムはドメイン知識を使用しないため、データ非効率である。 RL$^3$は、メタRLへの入力において、従来のRLを通してタスク毎に学習されるアクション値を含む、原則化されたハイブリッドアプローチである。 RL$^3$は、RL$^2$と比較して、短期的にはデータ効率を保ちながら、長期的な累積報酬を多く得ており、アウト・オブ・ディストリビューション・タスクよりも一般化されていることを示す。 様々な短期的、長期的、複雑な依存関係を示すメタRL文献から、カスタムドメインとベンチマークドメインの両方で実験を行う。

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