論文の概要: LLQL: Logistic Likelihood Q-Learning for Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.02345v2
• Date: Tue, 26 Sep 2023 14:34:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-27 17:36:37.162757
• Title: LLQL: Logistic Likelihood Q-Learning for Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: LLQL: 強化学習のためのロジスティックなQラーニング
• Authors: Outongyi Lv and Bingxin Zhou
• Abstract要約: 本研究では,オンライン設定とオフライン設定の両方においてベルマン近似誤差の分布について検討した。 我々はオンラインRLとオフラインRLの両方において、ベルマン誤差がロジスティック分布に一致することを観察した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5734309088976395
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modern reinforcement learning (RL) can be categorized into online and offline variants. As a pivotal aspect of both online and offline RL, current research on the Bellman equation revolves primarily around optimization techniques and performance enhancement rather than exploring the inherent structural properties of the Bellman error, such as its distribution characteristics. This study investigates the distribution of the Bellman approximation error in both online and offline settings through iterative exploration of the Bellman equation. We observed that both in online RL and offline RL, the Bellman error conforms to a Logistic distribution. Building upon this discovery, this study employed the Logistics maximum likelihood function (LLoss) as an alternative to the commonly used MSE Loss, assuming that Bellman errors adhere to a normal distribution. We validated our hypotheses through extensive numerical experiments across diverse online and offline environments. In particular, we applied corrections to the loss function across various baseline algorithms and consistently observed that the loss function with Logistic corrections outperformed the MSE counterpart significantly. Additionally, we conducted Kolmogorov-Smirnov tests to confirm the reliability of the Logistic distribution. This study's theoretical and empirical insights provide valuable groundwork for future investigations and enhancements centered on the distribution of Bellman errors.
• Abstract（参考訳）: 現代の強化学習(RL)はオンラインとオフラインに分類できる。 オンラインRLとオフラインRLの両方の重要な側面として、ベルマン方程式の現在の研究は、その分布特性のようなベルマン誤差の本質的な構造的特性を探求するよりも、主に最適化技術と性能向上に焦点を当てている。 本研究では,ベルマン方程式の反復探索により,オンラインおよびオフラインの両方の設定におけるベルマン近似誤差の分布について検討した。 我々はオンラインRLとオフラインRLの両方において、ベルマン誤差がロジスティック分布に一致することを示した。 この発見に基づいて、ベルマンの誤差が正規分布に従属すると仮定して、この研究はよく使われるMSE損失の代替としてロジスティックス最大極大関数 (LLoss) を用いた。 オンラインとオフラインの多様な環境にまたがる広範な数値実験を通じて仮説を検証した。 特に,様々なベースラインアルゴリズム間での損失関数の補正を行い,ロジスティック補正による損失関数がMSEよりも有意に優れていたことを一貫して観察した。 さらに,ロジスティック分布の信頼性を確認するためにkolmogorov-smirnov試験を行った。 この研究の理論的および経験的洞察は、ベルマン誤差の分布を中心とした将来の調査と強化のための貴重な基礎となる。

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