論文の概要: Exploiting Causal Graph Priors with Posterior Sampling for Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07518v1
• Date: Wed, 11 Oct 2023 14:16:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-12 22:33:17.052646
• Title: Exploiting Causal Graph Priors with Posterior Sampling for Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 後方サンプリングによる因果グラフを用いた強化学習
• Authors: Mirco Mutti, Riccardo De Santi, Marcello Restelli, Alexander Marx, Giorgia Ramponi
• Abstract要約: 後部サンプリングは、環境の遷移力学に関する事前知識の活用を可能にする。 本稿では,環境変数に対する因果グラフとして先行値が与えられる新しい後方サンプリング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.3670767302039
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Posterior sampling allows the exploitation of prior knowledge of the environment's transition dynamics to improve the sample efficiency of reinforcement learning. The prior is typically specified as a class of parametric distributions, a task that can be cumbersome in practice, often resulting in the choice of uninformative priors. In this work, we propose a novel posterior sampling approach in which the prior is given as a (partial) causal graph over the environment's variables. The latter is often more natural to design, such as listing known causal dependencies between biometric features in a medical treatment study. Specifically, we propose a hierarchical Bayesian procedure, called C-PSRL, simultaneously learning the full causal graph at the higher level and the parameters of the resulting factored dynamics at the lower level. For this procedure, we provide an analysis of its Bayesian regret, which explicitly connects the regret rate with the degree of prior knowledge. Our numerical evaluation conducted in illustrative domains confirms that C-PSRL strongly improves the efficiency of posterior sampling with an uninformative prior while performing close to posterior sampling with the full causal graph.
• Abstract（参考訳）: 後部サンプリングにより、環境遷移力学の事前知識を活用でき、強化学習のサンプル効率を向上させることができる。 前者は典型的にはパラメトリック分布のクラスとして指定されるが、これは実際は面倒な作業であり、しばしば非形式的事前の選択をもたらす。 本研究では,環境変数上の(部分的な)因果グラフとして前者を付与する新しい後続サンプリング手法を提案する。 後者は、医学的な研究において生体指標間の既知の因果関係をリストするなど、設計においてより自然であることが多い。 具体的には,C-PSRLと呼ばれる階層的ベイズ的手法を提案する。 本手法では,後悔率と事前知識の程度を明示的に関連付けたベイズ後悔の分析を行う。 C-PSRLは,全因果グラフを用いて後方サンプリングに近づきながら,非形式前の後方サンプリングの効率を強く向上することを確認した。

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