論文の概要: A Novel Variational Lower Bound for Inverse Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03698v1
• Date: Tue, 7 Nov 2023 03:50:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-08 17:03:44.611705
• Title: A Novel Variational Lower Bound for Inverse Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 逆強化学習のための新しい変分下限
• Authors: Yikang Gui, Prashant Doshi
• Abstract要約: 逆強化学習(IRL)は、専門家の軌道から報酬関数を学習しようとする。 IRL(VLB-IRL)のための新しい変分下界について述べる。 本手法は,学習した報酬関数の下で報酬関数とポリシーを同時に学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.370126167091961
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Inverse reinforcement learning (IRL) seeks to learn the reward function from expert trajectories, to understand the task for imitation or collaboration thereby removing the need for manual reward engineering. However, IRL in the context of large, high-dimensional problems with unknown dynamics has been particularly challenging. In this paper, we present a new Variational Lower Bound for IRL (VLB-IRL), which is derived under the framework of a probabilistic graphical model with an optimality node. Our method simultaneously learns the reward function and policy under the learned reward function by maximizing the lower bound, which is equivalent to minimizing the reverse Kullback-Leibler divergence between an approximated distribution of optimality given the reward function and the true distribution of optimality given trajectories. This leads to a new IRL method that learns a valid reward function such that the policy under the learned reward achieves expert-level performance on several known domains. Importantly, the method outperforms the existing state-of-the-art IRL algorithms on these domains by demonstrating better reward from the learned policy.
• Abstract（参考訳）: 逆強化学習(IRL)は、専門家の軌道から報酬関数を学習し、模倣や協力の課題を理解し、手動の報酬工学の必要性を取り除く。 しかし、未知のダイナミクスを持つ大規模で高次元的な問題の文脈におけるIRLは特に困難である。 本稿では、最適ノードを持つ確率的グラフィカルモデルの枠組みに基づいて、新しい変動下界IRL(VLB-IRL)を提案する。 提案手法は,学習した報奨関数の下での報酬関数とポリシーを同時に学習し,与えられた報奨関数の最適度分布と与えられた軌道の最適度の真の分布との逆のクルバック・リーブラー偏差を最小化することと等価な下界を最大化する。 これにより、学習された報酬のポリシーがいくつかの既知のドメインで専門家レベルのパフォーマンスを達成するように、有効な報酬関数を学習する新しいirlメソッドが導かれる。 重要なことは、この手法がこれらの領域における既存の最先端IRLアルゴリズムより優れており、学習方針からの報奨がより優れていることを示している。

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