論文の概要: Solving Offline Reinforcement Learning with Decision Tree Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.11630v2
• Date: Mon, 14 Oct 2024 22:13:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 13:57:20.121228
• Title: Solving Offline Reinforcement Learning with Decision Tree Regression
• Title（参考訳）: 決定木回帰を用いたオフライン強化学習の解法
• Authors: Prajwal Koirala, Cody Fleming,
• Abstract要約: 本研究は, オフライン強化学習問題に対して, 回帰タスクとして再検討することで, 新たなアプローチを提案する。 我々は、リターン条件付きとリターン重み付き決定ツリーポリシーの2つの異なるフレームワークを紹介します。 オフラインRLに対するこの改定されたアプローチに固有の単純化にもかかわらず、我々のエージェントは、少なくとも確立された手法と同等の性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This study presents a novel approach to addressing offline reinforcement learning (RL) problems by reframing them as regression tasks that can be effectively solved using Decision Trees. Mainly, we introduce two distinct frameworks: return-conditioned and return-weighted decision tree policies (RCDTP and RWDTP), both of which achieve notable speed in agent training as well as inference, with training typically lasting less than a few minutes. Despite the simplification inherent in this reformulated approach to offline RL, our agents demonstrate performance that is at least on par with the established methods. We evaluate our methods on D4RL datasets for locomotion and manipulation, as well as other robotic tasks involving wheeled and flying robots. Additionally, we assess performance in delayed/sparse reward scenarios and highlight the explainability of these policies through action distribution and feature importance.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,決定木を用いて効果的に解ける回帰タスクとして,オフライン強化学習(RL)問題に対処する新しい手法を提案する。 主に、リターン条件付きとリターン重み付き決定木ポリシー(RCDTPとRWDTP)の2つの異なるフレームワークを導入し、エージェントトレーニングおよび推論において顕著な速度を達成する。 オフラインRLに対するこの改定されたアプローチに固有の単純化にもかかわらず、我々のエージェントは、少なくとも確立された手法と同等の性能を示す。 我々は、移動と操作のためのD4RLデータセットと、車輪と飛行ロボットを含む他のロボットタスクについて評価した。 さらに、遅延/スパース報酬シナリオのパフォーマンスを評価し、アクションの分散と機能の重要性を通して、これらのポリシーの説明可能性を強調します。

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