論文の概要: Free from Bellman Completeness: Trajectory Stitching via Model-based
Return-conditioned Supervised Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19308v2
- Date: Sat, 2 Dec 2023 11:27:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-05 21:35:22.007951
- Title: Free from Bellman Completeness: Trajectory Stitching via Model-based
Return-conditioned Supervised Learning
- Title（参考訳）: ベルマン完全性がない:モデルに基づく回帰条件付き教師付き学習による軌道ステッチ
- Authors: Zhaoyi Zhou, Chuning Zhu, Runlong Zhou, Qiwen Cui, Abhishek Gupta,
Simon Shaolei Du
- Abstract要約: 本稿では,リターン条件付き教師あり学習(RCSL)に基づく非政治的学習技術が,ベルマン完全性の課題を回避することができることを示す。
本稿では,MBRCSL と呼ばれる単純なフレームワークを提案し,RCSL の手法により動的プログラミングにより,異なるトラジェクトリのセグメントを縫合することを可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.287106840756483
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Off-policy dynamic programming (DP) techniques such as $Q$-learning have
proven to be important in sequential decision-making problems. In the presence
of function approximation, however, these techniques often diverge due to the
absence of Bellman completeness in the function classes considered, a crucial
condition for the success of DP-based methods. In this paper, we show how
off-policy learning techniques based on return-conditioned supervised learning
(RCSL) are able to circumvent these challenges of Bellman completeness,
converging under significantly more relaxed assumptions inherited from
supervised learning. We prove there exists a natural environment in which if
one uses two-layer multilayer perceptron as the function approximator, the
layer width needs to grow linearly with the state space size to satisfy Bellman
completeness while a constant layer width is enough for RCSL. These findings
take a step towards explaining the superior empirical performance of RCSL
methods compared to DP-based methods in environments with near-optimal
datasets. Furthermore, in order to learn from sub-optimal datasets, we propose
a simple framework called MBRCSL, granting RCSL methods the ability of dynamic
programming to stitch together segments from distinct trajectories. MBRCSL
leverages learned dynamics models and forward sampling to accomplish trajectory
stitching while avoiding the need for Bellman completeness that plagues all
dynamic programming algorithms. We propose both theoretical analysis and
experimental evaluation to back these claims, outperforming state-of-the-art
model-free and model-based offline RL algorithms across several simulated
robotics problems.
- Abstract（参考訳）: q$-learningのようなオフポリシー動的プログラミング(dp)技術は、逐次的な意思決定問題において重要であることが証明されている。
しかし、関数近似の存在下では、これらの手法は、考慮された関数クラスにおいてベルマン完全性が欠如しているため、しばしば分岐し、DPベースの手法の成功にとって重要な条件である。
本稿では,回帰条件付き教師付き学習(return-conditioned supervised learning,rcsl)に基づくオフポリシー学習手法がベルマン完全性という課題を回避できることを示す。
関数近似器として2層多層パーセプトロンを用いる場合, 一定の層幅がrcslに十分である一方で, ベルマン完全性を満たすために, 状態空間サイズと線形に層幅を成長させる必要がある。
これらの結果は, ほぼ最適データセットを用いた環境におけるDP法と比較して, RCSL法の優れた経験的性能を説明するための一歩となる。
さらに、最適部分データセットから学習するために、RCSLメソッドに異なる軌道からセグメントを縫合する動的プログラミング機能を与えるMBRCSLという単純なフレームワークを提案する。
MBRCSLは、学習された動的モデルと前方サンプリングを利用して、全ての動的プログラミングアルゴリズムを悩ませるベルマン完全性の必要性を回避しつつ、軌道縫合を達成する。
これらの主張を裏付ける理論解析と実験評価の両方を提案し、いくつかのシミュレーションロボット問題に対して最先端のモデルフリーおよびモデルベースオフラインrlアルゴリズムを上回っている。
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