論文の概要: Simple Policy Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16025v7
• Date: Tue, 28 Jan 2025 06:27:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-29 16:38:51.000996
• Title: Simple Policy Optimization
• Title（参考訳）: シンプルな政策最適化
• Authors: Zhengpeng Xie, Qiang Zhang, Fan Yang, Marco Hutter, Renjing Xu,
• Abstract要約: 信頼地域政策最適化(Trust Region Policy Optimization, TRPO)は、信頼領域内の保守的な更新を通じて単調な政策改善を保証することで知られている。 PPO(Proximal Policy Optimization)は、TRPOのアプローチを単純化し、効率を向上するが、理論的な堅牢性を犠牲にすることで、この問題に対処する。 どちらの方法の長所を組み合わせられるだろうか? 本稿では,制約のない新しい1次アルゴリズムであるSimple Policy Optimization (SPO)を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.66748378216631
• License:
• Abstract: Model-free reinforcement learning algorithms have seen remarkable progress, but key challenges remain. Trust Region Policy Optimization (TRPO) is known for ensuring monotonic policy improvement through conservative updates within a trust region, backed by strong theoretical guarantees. However, its reliance on complex second-order optimization limits its practical efficiency. Proximal Policy Optimization (PPO) addresses this by simplifying TRPO's approach using ratio clipping, improving efficiency but sacrificing some theoretical robustness. This raises a natural question: Can we combine the strengths of both methods? In this paper, we introduce Simple Policy Optimization (SPO), a novel unconstrained first-order algorithm. By slightly modifying the policy loss used in PPO, SPO can achieve the best of both worlds. Our new objective improves upon ratio clipping, offering stronger theoretical properties and better constraining the probability ratio within the trust region. Empirical results demonstrate that SPO outperforms PPO with a simple implementation, particularly for training large, complex network architectures end-to-end.
• Abstract（参考訳）: モデルなし強化学習アルゴリズムは目覚ましい進歩を遂げているが、重要な課題は残る。 信頼地域政策最適化(Trust Region Policy Optimization, TRPO)は、信頼できる理論的保証を背景として、信頼領域内の保守的な更新を通じて単調な政策改善を保証することで知られている。 しかし、複雑な二階最適化に依存しているため、実用効率は制限される。 PPO(Proximal Policy Optimization)は、TRPOのアプローチを単純化し、効率を向上するが、理論的な堅牢性を犠牲にすることで、この問題に対処する。 どちらの方法の長所を組み合わせられるだろうか? 本稿では,制約のない新しい1次アルゴリズムであるSimple Policy Optimization (SPO)を紹介する。 PPOで使われる政策損失をわずかに修正することで、SPOは両方の世界のベストを達成できる。 我々の新しい目的は、より強い理論的特性を提供し、信頼領域内の確率比をよりよく制約する比率クリッピングの改善である。 実証的な結果は、特に大規模で複雑なネットワークアーキテクチャをエンドツーエンドにトレーニングするために、SPOが単純な実装でPPOより優れていることを示している。

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