論文の概要: Model-free Posterior Sampling via Learning Rate Randomization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18186v1
• Date: Fri, 27 Oct 2023 14:59:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-30 13:34:04.923524
• Title: Model-free Posterior Sampling via Learning Rate Randomization
• Title（参考訳）: 学習率ランダム化によるモデルフリー後方サンプリング
• Authors: Daniil Tiapkin, Denis Belomestny, Daniele Calandriello, Eric Moulines, Remi Munos, Alexey Naumov, Pierre Perrault, Michal Valko, Pierre Menard
• Abstract要約: 我々は、マルコフ決定過程(MDP)における後悔最小化のための新しいランダム化モデルフリーアルゴリズムであるランダム化Q-ラーニング(RandQL)を紹介する。 我々はRandQLの性能を表と表のメトリック空間設定の両方で解析する。 我々の実証的研究は、RandQLがベースライン探索環境における既存のアプローチより優れていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.06397493703451
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we introduce Randomized Q-learning (RandQL), a novel randomized model-free algorithm for regret minimization in episodic Markov Decision Processes (MDPs). To the best of our knowledge, RandQL is the first tractable model-free posterior sampling-based algorithm. We analyze the performance of RandQL in both tabular and non-tabular metric space settings. In tabular MDPs, RandQL achieves a regret bound of order $\widetilde{\mathcal{O}}(\sqrt{H^{5}SAT})$, where $H$ is the planning horizon, $S$ is the number of states, $A$ is the number of actions, and $T$ is the number of episodes. For a metric state-action space, RandQL enjoys a regret bound of order $\widetilde{\mathcal{O}}(H^{5/2} T^{(d_z+1)/(d_z+2)})$, where $d_z$ denotes the zooming dimension. Notably, RandQL achieves optimistic exploration without using bonuses, relying instead on a novel idea of learning rate randomization. Our empirical study shows that RandQL outperforms existing approaches on baseline exploration environments.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,マルコフ決定過程(MDPs)における誤り最小化のための新しいランダム化モデルフリーアルゴリズムであるランダム化Q-ラーニング(RandQL)を紹介する。 我々の知る限りでは、RandQLは最初の抽出可能なモデルなし後方サンプリングベースアルゴリズムである。 我々はRandQLの性能を表と表のメトリック空間設定の両方で解析する。 表式mdpでは、randqlは$\widetilde{\mathcal{o}}(\sqrt{h^{5}sat})$の後悔の束縛を達成し、ここで$h$は計画の地平線、$s$は状態の数、$a$はアクションの数、$t$はエピソード数である。 計量状態-作用空間に対して、RandQL は次数 $\widetilde{\mathcal{O}}(H^{5/2} T^{(d_z+1)/(d_z+2)})$ の後悔境界を楽しむ。 特に、RandQLはボーナスを使わずに楽観的な探索を実現し、代わりに学習率ランダム化という新しいアイデアに依存している。 我々の実証的研究は、RandQLがベースライン探索環境における既存のアプローチより優れていることを示している。

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