論文の概要: Distributionally Robust Model-based Reinforcement Learning with Large State Spaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.02236v1
• Date: Tue, 5 Sep 2023 13:42:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-06 14:35:22.521714
• Title: Distributionally Robust Model-based Reinforcement Learning with Large State Spaces
• Title（参考訳）: 大規模状態空間を用いた分布ロバストモデルに基づく強化学習
• Authors: Shyam Sundhar Ramesh, Pier Giuseppe Sessa, Yifan Hu, Andreas Krause, Ilija Bogunovic
• Abstract要約: 強化学習における3つの大きな課題は、大きな状態空間を持つ複雑な力学系、コストのかかるデータ取得プロセス、トレーニング環境の展開から現実の力学を逸脱させることである。 広範に用いられているKullback-Leibler, chi-square, および全変分不確実性集合の下で, 連続状態空間を持つ分布ロバストなマルコフ決定過程について検討した。 本稿では,ガウス過程と最大分散削減アルゴリズムを用いて,多出力名目遷移力学を効率的に学習するモデルベースアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.14361269378122
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Three major challenges in reinforcement learning are the complex dynamical systems with large state spaces, the costly data acquisition processes, and the deviation of real-world dynamics from the training environment deployment. To overcome these issues, we study distributionally robust Markov decision processes with continuous state spaces under the widely used Kullback-Leibler, chi-square, and total variation uncertainty sets. We propose a model-based approach that utilizes Gaussian Processes and the maximum variance reduction algorithm to efficiently learn multi-output nominal transition dynamics, leveraging access to a generative model (i.e., simulator). We further demonstrate the statistical sample complexity of the proposed method for different uncertainty sets. These complexity bounds are independent of the number of states and extend beyond linear dynamics, ensuring the effectiveness of our approach in identifying near-optimal distributionally-robust policies. The proposed method can be further combined with other model-free distributionally robust reinforcement learning methods to obtain a near-optimal robust policy. Experimental results demonstrate the robustness of our algorithm to distributional shifts and its superior performance in terms of the number of samples needed.
• Abstract（参考訳）: 強化学習における3つの大きな課題は、大きな状態空間を持つ複雑な力学系、コストのかかるデータ取得プロセス、トレーニング環境からの現実世界のダイナミクスの逸脱である。 これらの問題を克服するために,kullback-leibler,chi-square,total variation uncertainty setにおいて,連続状態空間を持つ分布的ロバストなマルコフ決定過程について検討した。 本稿では,ガウス過程と最大分散削減アルゴリズムを用いて,生成モデル(シミュレータ)へのアクセスを利用して,多出力名目遷移ダイナミクスを効率的に学習するモデルベースアプローチを提案する。 さらに、異なる不確実性集合に対する提案手法の統計的サンプル複雑性を実証する。 これらの複雑性境界は状態の数とは独立であり、線形ダイナミクスを超えて拡張され、最適に近い分布ロバストポリシーを特定するためのアプローチの有効性を保証する。 提案手法は,他のモデルのない分布型頑健な強化学習手法と組み合わせて,最適に近いロバストポリシを得ることができる。 実験により,本アルゴリズムの分散シフトに対する堅牢性と,必要なサンプル数の点で優れた性能を示す。

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