論文の概要: Lifting the Veil: Unlocking the Power of Depth in Q-learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17915v1
• Date: Fri, 27 Oct 2023 06:15:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-30 14:47:10.887598
• Title: Lifting the Veil: Unlocking the Power of Depth in Q-learning
• Title（参考訳）: ベールを持ち上げる:q-learningにおける奥行きのパワーを解き放つ
• Authors: Shao-Bo Lin, Tao Li, Shaojie Tang, Yao Wang, Ding-Xuan Zhou
• Abstract要約: 深層Q-ラーニングは、オペレーションリサーチとマネジメントサイエンスで広く使われている。 本稿では,深部Q-ラーニングにおける深部Q-ラーニングのパワーを理論的に検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.700583180829106
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the help of massive data and rich computational resources, deep Q-learning has been widely used in operations research and management science and has contributed to great success in numerous applications, including recommender systems, supply chains, games, and robotic manipulation. However, the success of deep Q-learning lacks solid theoretical verification and interpretability. The aim of this paper is to theoretically verify the power of depth in deep Q-learning. Within the framework of statistical learning theory, we rigorously prove that deep Q-learning outperforms its traditional version by demonstrating its good generalization error bound. Our results reveal that the main reason for the success of deep Q-learning is the excellent performance of deep neural networks (deep nets) in capturing the special properties of rewards namely, spatial sparseness and piecewise constancy, rather than their large capacities. In this paper, we make fundamental contributions to the field of reinforcement learning by answering to the following three questions: Why does deep Q-learning perform so well? When does deep Q-learning perform better than traditional Q-learning? How many samples are required to achieve a specific prediction accuracy for deep Q-learning? Our theoretical assertions are verified by applying deep Q-learning in the well-known beer game in supply chain management and a simulated recommender system.
• Abstract（参考訳）: 膨大なデータと豊富な計算資源の助けを借りて、深層q-learningは運用研究や管理科学で広く使われており、レコメンデーションシステム、サプライチェーン、ゲーム、ロボット操作など、多くのアプリケーションで大きな成功を収めている。 しかし、深層q学習の成功は、確かな理論的検証と解釈性に欠ける。 本研究の目的は,深層q学習における奥行きのパワーを理論的に検証することである。 統計的学習理論の枠組みの中で、深いQ-ラーニングが、その優れた一般化誤差境界を示すことによって、その従来のバージョンより優れていることを厳密に証明する。 以上の結果から,深部Q-ラーニングの成功の主な理由は,深部ニューラルネットワーク(深部ネット)による報酬の特殊特性,空間スパース性,断片的一貫性の獲得が,その大きな能力よりも優れていたことが判明した。 本稿では,強化学習の分野において,次の3つの疑問に答えることで,基礎的な貢献を行う。 ディープQラーニングは従来のQラーニングよりも優れているのか? ディープq-learningの特定の予測精度を達成するために、何つのサンプルが必要か? 本理論は,サプライチェーン管理とシミュレートレコメンダシステムにおいて,よく知られたビールゲームに深いq学習を適用して検証する。

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