論文の概要: DRL-ORA: Distributional Reinforcement Learning with Online Risk Adaption
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05179v3
- Date: Sun, 09 Feb 2025 01:03:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-11 14:24:54.074891
- Title: DRL-ORA: Distributional Reinforcement Learning with Online Risk Adaption
- Title（参考訳）: DRL-ORA:オンラインリスク適応型分散強化学習
- Authors: Yupeng Wu, Wenjie Huang, Chin Pang Ho,
- Abstract要約: オンラインリスク適応型分散RL(DRL-ORA)を提案する。
DRL-ORAは、複数のタスクのクラスにおいて、固定リスクレベルや手動で設計したリスクレベル適応に依存する既存の手法よりも優れていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.04086367708522
- License:
- Abstract: One of the main challenges in reinforcement learning (RL) is that the agent has to make decisions that would influence the future performance without having complete knowledge of the environment. Dynamically adjusting the level of epistemic risk during the learning process can help to achieve reliable policies in safety-critical settings with better efficiency. In this work, we propose a new framework, Distributional RL with Online Risk Adaptation (DRL-ORA). This framework quantifies both epistemic and implicit aleatory uncertainties in a unified manner and dynamically adjusts the epistemic risk levels by solving a total variation minimization problem online. The selection of risk levels is performed efficiently via a grid search using a Follow-The-Leader-type algorithm, where the offline oracle corresponds to a "satisficing measure" under a specially modified loss function. We show that DRL-ORA outperforms existing methods that rely on fixed risk levels or manually designed risk level adaptation in multiple classes of tasks.
- Abstract（参考訳）: 強化学習(RL)の主な課題の1つは、エージェントが環境を完全に理解することなく、将来のパフォーマンスに影響を与える決定をしなければならないことである。
学習過程におけるてんかんリスクのレベルを動的に調整することは、安全クリティカルな設定における信頼性の高いポリシーをより良い効率で達成するのに役立ちます。
本研究では,オンラインリスク適応(DRL-ORA)を用いた分散RLを提案する。
本枠組みは, 総変動最小化問題をオンラインで解決し, 難病リスクレベルを動的に調整する。
リスクレベルの選択は、Follow-The-Leader型アルゴリズムを用いてグリッドサーチにより効率よく行われ、オフラインオラクルは特別な修正された損失関数の下で「満足度」に対応する。
DRL-ORAは、複数のタスクのクラスにおいて、固定リスクレベルや手動で設計したリスクレベル適応に依存する既存の手法よりも優れていることを示す。
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