論文の概要: On the Second-Order Convergence of Biased Policy Gradient Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.02546v3
• Date: Thu, 1 Feb 2024 16:42:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-02 18:47:36.794380
• Title: On the Second-Order Convergence of Biased Policy Gradient Algorithms
• Title（参考訳）: Biased Policy Gradient Algorithmの2次収束について
• Authors: Siqiao Mu and Diego Klabjan
• Abstract要約: 勾配ポリシーは2階の定常点でサドルを逃れる。 バイアス勾配法の新しい2次解析法を提案する。 また,チェーンの初期状態分布の収束点を確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.12332303904334
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Since the objective functions of reinforcement learning problems are typically highly nonconvex, it is desirable that policy gradient, the most popular algorithm, escapes saddle points and arrives at second-order stationary points. Existing results only consider vanilla policy gradient algorithms with unbiased gradient estimators, but practical implementations under the infinite-horizon discounted reward setting are biased due to finite-horizon sampling. Moreover, actor-critic methods, whose second-order convergence has not yet been established, are also biased due to the critic approximation of the value function. We provide a novel second-order analysis of biased policy gradient methods, including the vanilla gradient estimator computed from Monte-Carlo sampling of trajectories as well as the double-loop actor-critic algorithm, where in the inner loop the critic improves the approximation of the value function via TD(0) learning. Separately, we also establish the convergence of TD(0) on Markov chains irrespective of initial state distribution.
• Abstract（参考訳）: 強化学習問題の目的関数は典型的には非凸であるため、最も一般的なアルゴリズムであるポリシー勾配はサドル点から逃れ、二階定常点に到達することが望ましい。 既存の結果は、偏りのない勾配推定器を用いたバニラポリシー勾配アルゴリズムのみを考慮するが、無限水平割引報酬設定に基づく実践的な実装は、有限水平サンプリングによりバイアスを受ける。 さらに,2次収束が確立されていないアクター批判法も,値関数の批判的近似によりバイアスを受ける。 本稿では,モンテカルロの軌道のサンプリングから算出したバニラ勾配推定器や,2ループアクター・クリティックアルゴリズムを含む,バイアス付き政策勾配法の新しい2次解析を行い,その内部ループでは,TD(0)学習による値関数の近似を改善する。 また、初期状態分布に関係なく、マルコフ連鎖上のTD(0)の収束も確立する。

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