論文の概要: Identifying Policy Gradient Subspaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06604v3
• Date: Mon, 18 Mar 2024 09:51:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-20 02:22:38.181850
• Title: Identifying Policy Gradient Subspaces
• Title（参考訳）: 政策勾配部分空間の同定
• Authors: Jan Schneider, Pierre Schumacher, Simon Guist, Le Chen, Daniel Häufle, Bernhard Schölkopf, Dieter Büchler,
• Abstract要約: ポリシー勾配法は、複雑な連続制御タスクを解く大きな可能性を秘めている。 最近の研究は、勾配が低次元でゆっくりと変化する部分空間にあるという事実を活用することで教師あり学習を加速できることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.75990181248372
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Policy gradient methods hold great potential for solving complex continuous control tasks. Still, their training efficiency can be improved by exploiting structure within the optimization problem. Recent work indicates that supervised learning can be accelerated by leveraging the fact that gradients lie in a low-dimensional and slowly-changing subspace. In this paper, we conduct a thorough evaluation of this phenomenon for two popular deep policy gradient methods on various simulated benchmark tasks. Our results demonstrate the existence of such gradient subspaces despite the continuously changing data distribution inherent to reinforcement learning. These findings reveal promising directions for future work on more efficient reinforcement learning, e.g., through improving parameter-space exploration or enabling second-order optimization.
• Abstract（参考訳）: ポリシー勾配法は、複雑な連続制御タスクを解く大きな可能性を秘めている。 それでも、最適化問題内の構造を利用することで、トレーニング効率を向上させることができる。 最近の研究は、勾配が低次元でゆっくりと変化する部分空間にあるという事実を活用することで教師あり学習を加速できることを示している。 本稿では, この現象を, 様々なベンチマークタスクにおける2つの一般的な政策勾配法に対して, 徹底的に評価する。 その結果、強化学習に固有のデータ分布が連続的に変化するにもかかわらず、そのような勾配部分空間の存在が示されている。 これらの結果は,パラメータ空間探索の改善や2次最適化の実現を通じて,より効率的な強化学習,例えば,今後の研究に向けた有望な方向性を明らかにしている。

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