論文の概要: Offline Reinforcement Learning with On-Policy Q-Function Regularization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.13824v1
• Date: Tue, 25 Jul 2023 21:38:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-27 14:15:14.441445
• Title: Offline Reinforcement Learning with On-Policy Q-Function Regularization
• Title（参考訳）: オンポリシーq関数正規化によるオフライン強化学習
• Authors: Laixi Shi, Robert Dadashi, Yuejie Chi, Pablo Samuel Castro, Matthieu Geist
• Abstract要約: ヒストリーデータセットと所望のポリシー間の分布シフトによって引き起こされる(潜在的に破滅的な)外挿誤差に対処する。 正規化により推定Q-関数を利用する2つのアルゴリズムを提案し、D4RLベンチマークに強い性能を示すことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.09073809901382
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The core challenge of offline reinforcement learning (RL) is dealing with the (potentially catastrophic) extrapolation error induced by the distribution shift between the history dataset and the desired policy. A large portion of prior work tackles this challenge by implicitly/explicitly regularizing the learning policy towards the behavior policy, which is hard to estimate reliably in practice. In this work, we propose to regularize towards the Q-function of the behavior policy instead of the behavior policy itself, under the premise that the Q-function can be estimated more reliably and easily by a SARSA-style estimate and handles the extrapolation error more straightforwardly. We propose two algorithms taking advantage of the estimated Q-function through regularizations, and demonstrate they exhibit strong performance on the D4RL benchmarks.
• Abstract（参考訳）: オフライン強化学習(RL)の中核的な課題は、履歴データセットと所望のポリシーの間の分布シフトによって引き起こされる(潜在的に破滅的な)外挿誤差を扱うことである。 事前の作業の大部分は、実際に確実に見積もることの難しい行動方針に対して、学習方針を暗黙的かつ明示的に規則化することで、この課題に対処する。 本研究では,行動方針自体ではなく行動方針のQ関数を規則化し,SARSA型推定によりQ関数をより確実かつ容易に推定でき,外挿誤差をより容易に処理することができることを前提として提案する。 正規化により推定Q-関数を利用する2つのアルゴリズムを提案し、D4RLベンチマークに強い性能を示すことを示す。

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