論文の概要: Boosting Reinforcement Learning with Strongly Delayed Feedback Through Auxiliary Short Delays

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03141v2
• Date: Wed, 5 Jun 2024 19:12:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 23:50:27.780663
• Title: Boosting Reinforcement Learning with Strongly Delayed Feedback Through Auxiliary Short Delays
• Title（参考訳）: 補助的短遅延による強遅延フィードバックによる強化学習の強化
• Authors: Qingyuan Wu, Simon Sinong Zhan, Yixuan Wang, Yuhui Wang, Chung-Wei Lin, Chen Lv, Qi Zhu, Jürgen Schmidhuber, Chao Huang,
• Abstract要約: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、事象と知覚知覚の間の遅延の一般的な場合において困難である。 本稿では、短時間の遅延を含む補助的なタスクを活用して、長時間の遅延でRLを高速化する、Auxiliary-Delayed Reinforcement Learning (AD-RL) 法を提案する。 具体的には、AD-RLは短い遅延に対する値関数を学習し、ブートストラップとポリシー改善技術を用いて長い遅延に調整する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.52768902667611
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement learning (RL) is challenging in the common case of delays between events and their sensory perceptions. State-of-the-art (SOTA) state augmentation techniques either suffer from state space explosion or performance degeneration in stochastic environments. To address these challenges, we present a novel Auxiliary-Delayed Reinforcement Learning (AD-RL) method that leverages auxiliary tasks involving short delays to accelerate RL with long delays, without compromising performance in stochastic environments. Specifically, AD-RL learns a value function for short delays and uses bootstrapping and policy improvement techniques to adjust it for long delays. We theoretically show that this can greatly reduce the sample complexity. On deterministic and stochastic benchmarks, our method significantly outperforms the SOTAs in both sample efficiency and policy performance. Code is available at https://github.com/QingyuanWuNothing/AD-RL.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、事象と知覚知覚の間の遅延の一般的な場合において困難である。 最先端のSOTA(State-of-the-art State Augmentation)技術は、確率的環境における状態空間の爆発または性能劣化に悩まされる。 これらの課題に対処するために, 確率環境における性能を損なうことなく, 短時間の遅延を含む補助的タスクを利用して, 長時間の遅延でRLを加速する, 補助的強化学習(AD-RL)手法を提案する。 具体的には、AD-RLは短い遅延に対する値関数を学習し、ブートストラップとポリシー改善技術を用いて長い遅延に調整する。 理論的には、これはサンプルの複雑さを大幅に減少させる可能性がある。 決定論的および確率的ベンチマークでは,本手法はサンプル効率と政策性能の両方においてSOTAよりも有意に優れていた。 コードはhttps://github.com/QingyuanWuNothing/AD-RLで入手できる。

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