論文の概要: Simple Policy Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16025v2
• Date: Wed, 27 Mar 2024 04:36:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-28 22:03:50.972044
• Title: Simple Policy Optimization
• Title（参考訳）: シンプルな政策最適化
• Authors: Zhengpeng Xie,
• Abstract要約: PPO (Proximal Policy Optimization) アルゴリズムは多くの分野で優れた性能を示している。 本稿では,従来のポリシと現在のポリシのKL分散のためのクリッピング手法を新たに導入した,シンプルなポリシ最適化(SPO)アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: PPO (Proximal Policy Optimization) algorithm has demonstrated excellent performance in many fields, and it is considered as a simple version of TRPO (Trust Region Policy Optimization) algorithm. However, the ratio clipping operation in PPO may not always effectively enforce the trust region constraints, this can be a potential factor affecting the stability of the algorithm. In this paper, we propose Simple Policy Optimization (SPO) algorithm, which introduces a novel clipping method for KL divergence between the old and current policies. Extensive experimental results in Atari 2600 environments indicate that, compared to the mainstream variants of PPO, SPO achieves better sample efficiency, extremely low KL divergence, and higher policy entropy, and is robust to the increase in network depth or complexity. More importantly, SPO maintains the simplicity of an unconstrained first-order algorithm. Code is available at https://github.com/MyRepositories-hub/Simple-Policy-Optimization.
• Abstract（参考訳）: PPO (Proximal Policy Optimization) アルゴリズムは多くの分野で優れた性能を示しており、TRPO (Trust Region Policy Optimization) アルゴリズムの単純なバージョンと見なされている。 しかし、PPOの切断操作は必ずしも信頼領域の制約を効果的に強制するわけではないため、アルゴリズムの安定性に影響を与える潜在的な要因となる可能性がある。 本稿では,従来のポリシと現在のポリシのKL分散のための新しいクリッピング手法であるSimple Policy Optimization (SPO)アルゴリズムを提案する。 Atari 2600環境における大規模な実験結果から、SPOはPPOの主流の変種と比較して、より優れたサンプル効率、極めて低いKL分散、より高いポリシーエントロピーを実現し、ネットワークの深さや複雑さの増加に対して堅牢であることが示された。 さらに重要なことに、SPOは制約のない一階法アルゴリズムの単純さを維持している。 コードはhttps://github.com/MyRepositories-hub/Simple-Policy-Optimizationで入手できる。

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