論文の概要: Posterior Sampling-based Online Learning for Episodic POMDPs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10107v4
• Date: Wed, 23 Oct 2024 14:47:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-24 13:54:04.300604
• Title: Posterior Sampling-based Online Learning for Episodic POMDPs
• Title（参考訳）: エピソードPOMDPのための後方サンプリングに基づくオンライン学習
• Authors: Dengwang Tang, Dongze Ye, Rahul Jain, Ashutosh Nayyar, Pierluigi Nuzzo,
• Abstract要約: 本研究では,遷移モデルと観測モデルが未知のエピソードPOMDPに対するオンライン学習問題を考察する。 ポストリアサンプリングに基づくPOMDPのための強化学習アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.797837329787459
• License:
• Abstract: Learning in POMDPs is known to be significantly harder than in MDPs. In this paper, we consider the online learning problem for episodic POMDPs with unknown transition and observation models. We propose a Posterior Sampling-based reinforcement learning algorithm for POMDPs (PS4POMDPs), which is much simpler and more implementable compared to state-of-the-art optimism-based online learning algorithms for POMDPs. We show that the Bayesian regret of the proposed algorithm scales as the square root of the number of episodes and is polynomial in the other parameters. In a general setting, the regret scales exponentially in the horizon length $H$, and we show that this is inevitable by providing a lower bound. However, when the POMDP is undercomplete and weakly revealing (a common assumption in the recent literature), we establish a polynomial Bayesian regret bound. We finally propose a posterior sampling algorithm for multi-agent POMDPs, and show it too has sublinear regret.
• Abstract（参考訳）: POMDPでの学習は、MDPよりもはるかに難しいことが知られている。 本稿では,未知の遷移モデルと観測モデルを持つエピソードPOMDPのオンライン学習問題について考察する。 本稿では,PS4POMDP(Posterior Sampling-based reinforcement learning algorithm for POMDPs)を提案する。 提案したアルゴリズムに対するベイズ的後悔は、エピソード数の平方根としてスケールし、他のパラメータの多項式であることを示す。 一般的な設定では、後悔は地平線長$H$で指数関数的にスケールする。 しかし、POMDPが不完全で弱露呈であるとき(最近の文献でよく見られる仮定)、多項式ベイズ的後悔境界を確立する。 最終的に, マルチエージェントPOMDPの後方サンプリングアルゴリズムを提案し, サブ線形後悔も示している。

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