論文の概要: Global Convergence of Receding-Horizon Policy Search in Learning Estimator Designs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.04831v1
• Date: Sat, 9 Sep 2023 16:03:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-12 15:56:40.270433
• Title: Global Convergence of Receding-Horizon Policy Search in Learning Estimator Designs
• Title（参考訳）: 学習推定器設計における回帰水平政策探索のグローバル収束
• Authors: Xiangyuan Zhang, Saviz Mowlavi, Mouhacine Benosman, Tamer Ba\c{s}ar
• Abstract要約: 本稿では,Receding-Horizon Policy estimator (RHPG)アルゴリズムを提案する。 RHPGは、最適線形ポリシー推定器の学習において証明可能な大域収束を持つ最初のアルゴリズムである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0811185425377743
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce the receding-horizon policy gradient (RHPG) algorithm, the first PG algorithm with provable global convergence in learning the optimal linear estimator designs, i.e., the Kalman filter (KF). Notably, the RHPG algorithm does not require any prior knowledge of the system for initialization and does not require the target system to be open-loop stable. The key of RHPG is that we integrate vanilla PG (or any other policy search directions) into a dynamic programming outer loop, which iteratively decomposes the infinite-horizon KF problem that is constrained and non-convex in the policy parameter into a sequence of static estimation problems that are unconstrained and strongly-convex, thus enabling global convergence. We further provide fine-grained analyses of the optimization landscape under RHPG and detail the convergence and sample complexity guarantees of the algorithm. This work serves as an initial attempt to develop reinforcement learning algorithms specifically for control applications with performance guarantees by utilizing classic control theory in both algorithmic design and theoretical analyses. Lastly, we validate our theories by deploying the RHPG algorithm to learn the Kalman filter design of a large-scale convection-diffusion model. We open-source the code repository at \url{https://github.com/xiangyuan-zhang/LearningKF}.
• Abstract（参考訳）: 我々は、最適線形推定器設計、すなわちカルマンフィルタ(KF)の学習において、証明可能な大域収束性を持つ最初のPGアルゴリズムであるReceding-Horizon Policy gradient (RHPG)アルゴリズムを導入する。 特に、rhpgアルゴリズムは初期化のためにシステムの事前知識を必要とせず、ターゲットのシステムがオープンループ安定である必要はない。 RHPGの鍵となるのは、バニラPG(または他のポリシー探索方向)を動的プログラミング外ループに組み込むことであり、これは、ポリシーパラメータの制約された非凸な無限水平KF問題を、非制約で強凸な静的推定問題列に繰り返し分解することで、大域収束を可能にする。 さらに,rhpg下での最適化景観の詳細な解析を行い,アルゴリズムの収束とサンプル複雑性の保証について詳述する。 この研究は、古典的な制御理論をアルゴリズム設計と理論解析の両方に利用することにより、性能保証付き制御アプリケーションに特化して強化学習アルゴリズムを開発するための最初の試みである。 最後に, 大規模対流拡散モデルのカルマンフィルタ設計を学習するために RHPG アルゴリズムを導入し, 理論を検証する。 私たちは、コードリポジトリを \url{https://github.com/xiangyuan-zhang/LearningKF} でオープンソース化しました。

関連論文リスト

• Full error analysis of policy gradient learning algorithms for exploratory linear quadratic mean-field control problem in continuous time with common noise [0.0]
  政策勾配学習(PG)について検討し,まずモデルベース環境での収束を実証する。 モデルフリー環境では,2点勾配推定を用いたPGアルゴリズムの線形収束とサンプル複雑性を大域的に証明する。 この設定では、パラメータ化された最適ポリシーは、状態と人口分布のサンプルから学習される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-05T14:11:51Z)
• Last-Iterate Global Convergence of Policy Gradients for Constrained Reinforcement Learning [62.81324245896717]
  我々はC-PGと呼ばれる探索非依存のアルゴリズムを導入し、このアルゴリズムは(弱)勾配支配仮定の下でのグローバルな最終点収束を保証する。 制約付き制御問題に対して,我々のアルゴリズムを数値的に検証し,それらを最先端のベースラインと比較する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-15T14:54:57Z)
• e-COP : Episodic Constrained Optimization of Policies [12.854752753529151]
  本稿では,制約付き強化学習(RL)のための第1ポリシー最適化アルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは, エピソード設定に適応したSoTA (non-episodic) アルゴリズムと類似あるいは良好な性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-13T20:12:09Z)
• Towards Principled, Practical Policy Gradient for Bandits and Tabular MDPs [9.58750210024265]
  バンディットとマルコフ決定過程(MDP)に対する(確率的)ソフトマックスポリシー勾配(PG)法について検討する。 提案アルゴリズムは,技術結果と類似した理論的保証を提供するが,オラクルのような量の知識は必要としないことを示す。 マルチアームバンディット設定の場合,提案手法は明示的な探索や報奨ギャップの知識,報奨分布,ノイズを必要としない理論的なPGアルゴリズムを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-21T18:12:39Z)
• GQFedWAvg: Optimization-Based Quantized Federated Learning in General Edge Computing Systems [11.177402054314674]
  エッジコンピューティングにおけるフェデレートラーニング(FL)の最適実装は際立った問題であった。 一般エッジコンピューティングシステムと一様あるいは一様でない計算・通信システムとを適切に適合させることができる最適化量子化FLアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-13T02:18:24Z)
• Revisiting LQR Control from the Perspective of Receding-Horizon Policy Gradient [2.1756081703276]
  回帰水平政策勾配(RHPG)の観点から、離散時間線形二次規制(LQR)問題を再考する。 最適LQR解に対して安定化かつ$epsilon-closeの制御ポリシを学習するために,G の詳細なサンプル解析を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-25T19:16:40Z)
• Maximum-Likelihood Inverse Reinforcement Learning with Finite-Time Guarantees [56.848265937921354]
  逆強化学習(IRL)は報酬関数と関連する最適ポリシーを回復することを目的としている。 IRLの多くのアルゴリズムは本質的にネスト構造を持つ。 我々は、報酬推定精度を損なわないIRLのための新しいシングルループアルゴリズムを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-04T17:13:45Z)
• A general sample complexity analysis of vanilla policy gradient [101.16957584135767]
  政策勾配(PG)は、最も一般的な強化学習(RL)問題の1つである。 PG軌道の「バニラ」理論的理解は、RL問題を解く最も一般的な方法の1つである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-23T19:38:17Z)
• Logistic Q-Learning [87.00813469969167]
  MDPにおける最適制御の正規化線形プログラミング定式化から導いた新しい強化学習アルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムの主な特徴は,広範に使用されているベルマン誤差の代わりとして理論的に音声として機能する,政策評価のための凸損失関数である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-21T17:14:31Z)
• Policy Gradient for Continuing Tasks in Non-stationary Markov Decision Processes [112.38662246621969]
  強化学習は、マルコフ決定プロセスにおいて期待される累積報酬を最大化するポリシーを見つけることの問題を考える。 我々は、ポリシーを更新するために上昇方向として使用する値関数の偏りのないナビゲーション勾配を計算する。 ポリシー勾配型アルゴリズムの大きな欠点は、定常性の仮定が課せられない限り、それらがエピソジックなタスクに限定されていることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-16T15:15:42Z)
• Large-Scale Methods for Distributionally Robust Optimization [53.98643772533416]
  我々のアルゴリズムは、トレーニングセットのサイズとパラメータの数によらず、多くの評価勾配を必要とすることを証明している。 MNIST と ImageNet の実験により,本手法の 9-36 倍の効率性を持つアルゴリズムの理論的スケーリングが確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-12T17:41:44Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。