論文の概要: Is Inverse Reinforcement Learning Harder than Standard Reinforcement Learning? A Theoretical Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00054v2
• Date: Sat, 10 Feb 2024 07:38:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-13 21:32:48.847724
• Title: Is Inverse Reinforcement Learning Harder than Standard Reinforcement Learning? A Theoretical Perspective
• Title（参考訳）: 逆強化学習は標準強化学習よりも難しいか? 理論的な視点
• Authors: Lei Zhao, Mengdi Wang, Yu Bai
• Abstract要約: 逆強化学習(IRL: Inverse Reinforcement Learning)は、インテリジェントシステム開発において重要な役割を担う。 本稿では、サンプルとランタイムを用いて、バニラのオフラインおよびオンライン設定における効率的なIRLの最初のラインを提供する。 応用として、学習した報酬は適切な保証で他のターゲットMDPに転送可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.36819597141271
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Inverse Reinforcement Learning (IRL) -- the problem of learning reward functions from demonstrations of an \emph{expert policy} -- plays a critical role in developing intelligent systems. While widely used in applications, theoretical understandings of IRL present unique challenges and remain less developed compared with standard RL. For example, it remains open how to do IRL efficiently in standard \emph{offline} settings with pre-collected data, where states are obtained from a \emph{behavior policy} (which could be the expert policy itself), and actions are sampled from the expert policy. This paper provides the first line of results for efficient IRL in vanilla offline and online settings using polynomial samples and runtime. Our algorithms and analyses seamlessly adapt the pessimism principle commonly used in offline RL, and achieve IRL guarantees in stronger metrics than considered in existing work. We provide lower bounds showing that our sample complexities are nearly optimal. As an application, we also show that the learned rewards can \emph{transfer} to another target MDP with suitable guarantees when the target MDP satisfies certain similarity assumptions with the original (source) MDP.
• Abstract（参考訳）: インバース強化学習(irl) -- \emph{expert policy}のデモンストレーションから報酬関数を学ぶ問題は、インテリジェントなシステムを開発する上で重要な役割を果たす。 アプリケーションで広く使われているが、IRLの理論的理解には固有の課題があり、標準のRLに比べて開発が遅れている。 例えば、標準的な 'emph{offline} 設定でIRLを効率的に行う方法については、事前に収集したデータで、状態は \emph{behavior policy} (これは専門家ポリシーそのものかもしれない)から取得され、アクションは専門家ポリシーからサンプリングされる。 本稿では,バニラのオフラインおよびオンライン設定において,多項式サンプルと実行時を用いた効率的なIRL結果の最初の行を提供する。 我々のアルゴリズムと分析は、オフラインのRLでよく使われる悲観主義の原理をシームレスに適用し、既存の作業よりも強力なメトリクスでIRLを保証する。 サンプルの複雑さがほぼ最適であることを示す下界を提供する。 応用として、学習した報酬は、対象のMDPが元の(ソース)MDPと一定の類似性仮定を満たす場合、適切な保証で、他のターゲットMDPに \emph{transfer} を付与できることを示す。

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