論文の概要: Model predictive control-based value estimation for efficient reinforcement learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16646v2
- Date: Thu, 11 Apr 2024 06:08:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-12 19:08:26.492116
- Title: Model predictive control-based value estimation for efficient reinforcement learning
- Title（参考訳）: 効率的な強化学習のためのモデル予測制御に基づく値推定
- Authors: Qizhen Wu, Kexin Liu, Lei Chen,
- Abstract要約: データ駆動型アプローチにより環境をモデル化するモデル予測制御に基づく改良された強化学習手法を設計する。
学習した環境モデルに基づいて、値関数を推定し、ポリシーを最適化する多段階予測を行う。
本手法は, 学習効率の向上, 局所最適値に傾向のある戦略の収束速度の向上, 経験的再生バッファに必要なサンプル容量の削減を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.8237783245324035
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Reinforcement learning suffers from limitations in real practices primarily due to the number of required interactions with virtual environments. It results in a challenging problem because we are implausible to obtain a local optimal strategy with only a few attempts for many learning methods. Hereby, we design an improved reinforcement learning method based on model predictive control that models the environment through a data-driven approach. Based on the learned environment model, it performs multi-step prediction to estimate the value function and optimize the policy. The method demonstrates higher learning efficiency, faster convergent speed of strategies tending to the local optimal value, and less sample capacity space required by experience replay buffers. Experimental results, both in classic databases and in a dynamic obstacle avoidance scenario for an unmanned aerial vehicle, validate the proposed approaches.
- Abstract（参考訳）: 強化学習は、主に仮想環境との必要な相互作用の数によって、実際のプラクティスの制限に悩まされる。
これは、多くの学習方法を試行するほんのわずかの試行で、局所的な最適戦略を得ることができないため、難しい問題となる。
そこで本研究では,データ駆動手法を用いて環境をモデル化するモデル予測制御に基づく強化学習手法を設計する。
学習した環境モデルに基づいて、値関数を推定し、ポリシーを最適化する多段階予測を行う。
本手法は, 学習効率の向上, 局所最適値に傾向のある戦略の収束速度の向上, 経験的再生バッファに必要なサンプル容量の削減を実現する。
実験結果は,従来のデータベースと無人航空機の動的障害物回避シナリオの両方において,提案手法の有効性を検証した。
関連論文リスト
- Traffic expertise meets residual RL: Knowledge-informed model-based residual reinforcement learning for CAV trajectory control [1.5361702135159845]
本稿では,知識インフォームドモデルに基づく残留強化学習フレームワークを提案する。
交通専門家の知識を仮想環境モデルに統合し、基本力学にIntelligent Driver Model(IDM)、残留力学にニューラルネットワークを使用する。
本稿では,従来の制御手法を残差RLと組み合わせて,スクラッチから学習することなく,効率的な学習と政策最適化を容易にする新しい戦略を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-30T16:16:57Z) - Unlearning with Control: Assessing Real-world Utility for Large Language Model Unlearning [97.2995389188179]
最近の研究は、勾配上昇(GA)を通した大規模言語モデル(LLM)の未学習にアプローチし始めている。
その単純さと効率性にもかかわらず、我々はGAベースの手法が過剰な未学習の傾向に直面することを示唆している。
過剰な未学習の度合いを制御できるいくつかの制御手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-13T14:41:00Z) - Predictive Experience Replay for Continual Visual Control and
Forecasting [62.06183102362871]
視覚力学モデリングのための新しい連続学習手法を提案し,その視覚制御と予測における有効性について検討する。
まず,タスク固有のダイナミクスをガウスの混合で学習する混合世界モデルを提案し,その上で,破滅的な忘れを克服するための新たなトレーニング戦略を提案する。
我々のモデルは,DeepMind Control と Meta-World のベンチマークにおいて,既存の連続的学習アルゴリズムと視覚的RLアルゴリズムの単純な組み合わせよりも優れている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-12T05:08:03Z) - Imitation Learning by State-Only Distribution Matching [2.580765958706854]
観察からの模倣学習は、人間の学習と同様の方法で政策学習を記述する。
本稿では,解釈可能な収束度と性能測定値とともに,非逆学習型観測手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-09T08:38:50Z) - Sample-Efficient Reinforcement Learning via Conservative Model-Based
Actor-Critic [67.00475077281212]
モデルベース強化学習アルゴリズムは、モデルフリーのアルゴリズムよりもサンプル効率が高い。
本稿では,精度の高い学習モデルに強く依存することなく,高いサンプル効率を実現する新しい手法を提案する。
CMBACは,いくつかの課題に対して,サンプル効率の点で最先端のアプローチを著しく上回ることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-16T15:33:11Z) - Learning to Continuously Optimize Wireless Resource in a Dynamic
Environment: A Bilevel Optimization Perspective [52.497514255040514]
この研究は、データ駆動メソッドが動的環境でリソース割り当て戦略を継続的に学び、最適化することを可能にする新しいアプローチを開発しています。
学習モデルが新たなエピソードに段階的に適応できるように、連続学習の概念を無線システム設計に組み込むことを提案する。
我々の設計は、異なるデータサンプルにまたがる公平性を保証する、新しい二段階最適化定式化に基づいている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-03T07:23:39Z) - DEALIO: Data-Efficient Adversarial Learning for Imitation from
Observation [57.358212277226315]
観察ifoからの模倣学習において、学習エージェントは、実演者の生成した制御信号にアクセスせずに、実演行動の観察のみを用いて実演エージェントを模倣しようとする。
近年、逆模倣学習に基づく手法は、ifO問題に対する最先端のパフォーマンスをもたらすが、データ非効率でモデルなしの強化学習アルゴリズムに依存するため、サンプルの複雑さに悩まされることが多い。
この問題は、サンプルの収集が時間、エネルギー、およびリスクの面で高いコストを被る可能性がある現実世界の設定に展開することは非現実的です。
よりデータ効率の高いifOアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-31T23:46:32Z) - Double Meta-Learning for Data Efficient Policy Optimization in
Non-Stationary Environments [12.45281856559346]
我々は、マルチタスク学習問題とみなすことができる非定常環境の学習モデルに興味を持っている。
モデルなし強化学習アルゴリズムは、広範囲なサンプリングを犠牲にしてマルチタスク学習において優れた性能を達成することができる。
モデルベースのアプローチは最もデータ効率のよい学習アルゴリズムの1つだが、それでも複雑なタスクやモデルの不確実性に苦慮している。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-21T03:19:35Z) - Domain Knowledge Integration By Gradient Matching For Sample-Efficient
Reinforcement Learning [0.0]
本研究では,モデルフリー学習者を支援するために,ダイナミックスからの目標勾配情報を活用することで,サンプル効率を向上させる勾配マッチングアルゴリズムを提案する。
本稿では,モデルに基づく学習者からの勾配情報と,抽象的な低次元空間におけるモデル自由成分とをマッチングする手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-28T05:02:47Z) - Localized active learning of Gaussian process state space models [63.97366815968177]
多くの共通制御アプリケーションにおいて、優れた性能を達成するためには、グローバルに正確なモデルを必要としない。
本稿では,状態-作用空間の有界部分集合上の正確なモデルを得ることを目的としたガウス過程状態空間モデルに対する能動的学習戦略を提案する。
モデル予測制御を用いることで、探索中に収集した情報を統合し、探索戦略を適応的に改善する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-04T05:35:02Z)
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。