論文の概要: On the Effective Horizon of Inverse Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.06541v2
- Date: Wed, 16 Oct 2024 16:59:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-17 13:39:34.219691
- Title: On the Effective Horizon of Inverse Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: 逆強化学習の有効性について
- Authors: Yiqing Xu, Finale Doshi-Velez, David Hsu,
- Abstract要約: 逆強化学習(IRL)アルゴリズムは、しばしば所定の時間軸上の強化学習や計画に依存する。
時間地平線は、報酬推定の精度とIRLアルゴリズムの計算効率の両方を決定する上で重要な役割を果たす。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.7571680927719
- License:
- Abstract: Inverse reinforcement learning (IRL) algorithms often rely on (forward) reinforcement learning or planning over a given time horizon to compute an approximately optimal policy for a hypothesized reward function and then match this policy with expert demonstrations. The time horizon plays a critical role in determining both the accuracy of reward estimates and the computational efficiency of IRL algorithms. Interestingly, an \emph{effective time horizon} shorter than the ground-truth value often produces better results faster. This work formally analyzes this phenomenon and provides an explanation: the time horizon controls the complexity of an induced policy class and mitigates overfitting with limited data. This analysis serves as a guide for the principled choice of the effective horizon for IRL. It also prompts us to re-examine the classic IRL formulation: it is more natural to learn jointly the reward and the effective horizon rather than the reward alone with a given horizon. To validate our findings, we implement a cross-validation extension and the experimental results confirm the theoretical analysis.
- Abstract（参考訳）: 逆強化学習(IRL)アルゴリズムは、仮説化された報酬関数に対してほぼ最適なポリシーを計算し、このポリシーを専門家のデモンストレーションと一致させるために、与えられた時間的地平線上での強化学習や計画に依存することが多い。
時間地平線は、報酬推定の精度とIRLアルゴリズムの計算効率の両方を決定する上で重要な役割を果たす。
興味深いことに、接地トラス値よりも短い 'emph{ Effective time horizon} は、しばしばより良い結果をもたらす。
この研究は、この現象を公式に分析し、説明を提供する: 時間地平線は、誘導されたポリシークラスの複雑さを制御し、限られたデータで過度に適合することを緩和する。
この分析は、IRLの有効地平線の原理的選択のガイドとなる。
これはまた、古典的なIRLの定式化を再検討することを促す。与えられた地平線でのみ報酬を学ぶよりも、報酬と効果的な地平線を共同で学ぶ方が自然である。
本研究の検証のために,クロスバリデーション拡張を実装し,実験結果から理論的解析を確認した。
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