論文の概要: Two-Step Offline Preference-Based Reinforcement Learning with Constrained Actions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00330v3
• Date: Fri, 25 Oct 2024 17:31:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-28 13:35:07.587629
• Title: Two-Step Offline Preference-Based Reinforcement Learning with Constrained Actions
• Title（参考訳）: 制約行動を用いた2段階のオフライン推論に基づく強化学習
• Authors: Yinglun Xu, Tarun Suresh, Rohan Gumaste, David Zhu, Ruirui Li, Zhengyang Wang, Haoming Jiang, Xianfeng Tang, Qingyu Yin, Monica Xiao Cheng, Qi Zeng, Chao Zhang, Gagandeep Singh,
• Abstract要約: PRCと呼ばれる新しい2段階学習手法を開発した。 我々は,ロボット制御環境における各種データセットの学習効率を実証的に検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.48223545539604
• License:
• Abstract: Preference-based reinforcement learning (PBRL) in the offline setting has succeeded greatly in industrial applications such as chatbots. A two-step learning framework where one applies a reinforcement learning step after a reward modeling step has been widely adopted for the problem. However, such a method faces challenges from the risk of reward hacking and the complexity of reinforcement learning. To overcome the challenge, our insight is that both challenges come from the state-actions not supported in the dataset. Such state-actions are unreliable and increase the complexity of the reinforcement learning problem at the second step. Based on the insight, we develop a novel two-step learning method called PRC: preference-based reinforcement learning with constrained actions. The high-level idea is to limit the reinforcement learning agent to optimize over a constrained action space that excludes the out-of-distribution state-actions. We empirically verify that our method has high learning efficiency on various datasets in robotic control environments.
• Abstract（参考訳）: オフライン環境での嗜好に基づく強化学習(PBRL)は,チャットボットなどの産業アプリケーションで大きく成功している。 報酬モデリングの後に強化学習のステップを適用する2段階学習フレームワークが広く採用されている。 しかし、このような手法は、報酬ハッキングのリスクと強化学習の複雑さから課題に直面している。 この課題を克服するために、私たちの洞察では、両方の課題はデータセットでサポートされていない状態アクションから来ています。 このような状態反応は信頼性が低く、第2段階において強化学習問題の複雑さを増大させる。 そこで本研究では, PRCと呼ばれる2段階学習手法を開発した。 高レベルの考え方は、分散状態の排除を除外した制約されたアクション空間を最適化するために強化学習エージェントを制限することである。 我々は,ロボット制御環境における各種データセットの学習効率を実証的に検証した。

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