論文の概要: Exploiting Estimation Bias in Clipped Double Q-Learning for Continous Control Reinforcement Learning Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09078v2
• Date: Fri, 11 Oct 2024 13:42:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-14 13:29:41.047036
• Title: Exploiting Estimation Bias in Clipped Double Q-Learning for Continous Control Reinforcement Learning Tasks
• Title（参考訳）: 連続制御強化学習課題のためのクラッピング二重Q-Learningにおける爆発的推定バイアス
• Authors: Niccolò Turcato, Alberto Sinigaglia, Alberto Dalla Libera, Ruggero Carli, Gian Antonio Susto,
• Abstract要約: 本稿では,連続制御タスクに対するアクター・クライブ法における推定バイアスの対処と活用に焦点を当てた。 RLエージェントのトレーニング中に最も有利な推定バイアスを動的に選択するためのBias Exploiting (BE) 機構を設計する。 多くの最先端のDeep RLアルゴリズムはBE機構を備えており、性能や計算の複雑さを妨げない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.968716050740402
• License:
• Abstract: Continuous control Deep Reinforcement Learning (RL) approaches are known to suffer from estimation biases, leading to suboptimal policies. This paper introduces innovative methods in RL, focusing on addressing and exploiting estimation biases in Actor-Critic methods for continuous control tasks, using Deep Double Q-Learning. We design a Bias Exploiting (BE) mechanism to dynamically select the most advantageous estimation bias during training of the RL agent. Most State-of-the-art Deep RL algorithms can be equipped with the BE mechanism, without hindering performance or computational complexity. Our extensive experiments across various continuous control tasks demonstrate the effectiveness of our approaches. We show that RL algorithms equipped with this method can match or surpass their counterparts, particularly in environments where estimation biases significantly impact learning. The results underline the importance of bias exploitation in improving policy learning in RL.
• Abstract（参考訳）: 継続的制御 深層強化学習(RL)アプローチは、推定バイアスに悩まされ、亜最適ポリシーにつながることが知られている。 本稿では、Dep Double Q-Learningを用いて、連続制御タスクのためのアクター・クライブ法における推定バイアスに対処し、活用することに焦点を当てたRLの革新的な手法を紹介する。 RLエージェントのトレーニング中に最も有利な推定バイアスを動的に選択するためのBias Exploiting (BE) 機構を設計する。 多くの最先端のDeep RLアルゴリズムはBE機構を備えており、性能や計算の複雑さを妨げない。 様々な連続制御タスクに対する広範な実験は、我々のアプローチの有効性を実証している。 この手法を応用したRLアルゴリズムは,特に推定バイアスが学習に多大な影響を及ぼす環境において,それらのアルゴリズムに適合または超越することができることを示す。 その結果、RLにおける政策学習の改善における偏見の活用の重要性が浮き彫りになった。

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