Fugu-MT 論文翻訳(概要): HyperAgent: A Simple, Scalable, Efficient and Provable Reinforcement Learning Framework for Complex Environments

論文の概要: HyperAgent: A Simple, Scalable, Efficient and Provable Reinforcement Learning Framework for Complex Environments

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10228v4
Date: Sun, 12 May 2024 06:21:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-15 00:13:55.187249
Title: HyperAgent: A Simple, Scalable, Efficient and Provable Reinforcement Learning Framework for Complex Environments
Title（参考訳）: HyperAgent: 複雑な環境のためのシンプルでスケーラブルで効率的な強化学習フレームワーク
Authors: Yingru Li, Jiawei Xu, Lei Han, Zhi-Quan Luo,
Abstract要約: HyperAgentはハイパーモデルとインデックスサンプリングスキームを備えたRLフレームワークである。 HyperAgentの実装は簡単で、Double-DQNに必要なモジュールをひとつ追加するだけでよい。この研究はRLの理論的および実践的な領域を橋渡しし、RLアルゴリズム設計の新しいベンチマークを確立した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 23.669599662214686
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: To solve complex tasks under resource constraints, reinforcement learning (RL) agents need to be simple, efficient, and scalable, addressing (1) large state spaces and (2) the continuous accumulation of interaction data. We propose HyperAgent, an RL framework featuring the hypermodel and index sampling schemes that enable computation-efficient incremental approximation for the posteriors associated with general value functions without the need for conjugacy, and data-efficient action selection. Implementing HyperAgent is straightforward, requiring only one additional module beyond what is necessary for Double-DQN. HyperAgent stands out as the first method to offer robust performance in large-scale deep RL benchmarks while achieving provably scalable per-step computational complexity and attaining sublinear regret under tabular assumptions. HyperAgent can solve Deep Sea hard exploration problems with episodes that optimally scale with problem size and exhibits significant efficiency gains in both data and computation under the Atari benchmark. The core of our theoretical analysis is the sequential posterior approximation argument, enabled by the first analytical tool for sequential random projection -- a non-trivial martingale extension of the Johnson-Lindenstrauss. This work bridges the theoretical and practical realms of RL, establishing a new benchmark for RL algorithm design.
Abstract（参考訳）: 資源制約下での複雑なタスクを解決するためには、強化学習(RL)エージェントは単純で効率的でスケーラブルで、(1)大きな状態空間と(2)相互作用データの連続的な蓄積に対処する必要がある。一般値関数に関連付けられた後続の計算効率の高いインクリメンタル近似を,共役性やデータ効率のよい動作選択を不要に実現した,ハイパーモデルとインデックスサンプリングを特徴とするRLフレームワークHyperAgentを提案する。 HyperAgentの実装は簡単で、Double-DQNに必要なモジュールをひとつ追加するだけでよい。 HyperAgentは、大規模なディープRLベンチマークで堅牢なパフォーマンスを提供する最初の方法であり、証明可能なスケーラブルなステップ毎の計算複雑性を実現し、表の仮定の下でサブ線形後悔を実現する。 HyperAgentは、問題のサイズに合わせて最適にスケールし、Atariベンチマークの下でのデータと計算の両方で大幅な効率向上を示すエピソードでディープシーのハードな探索問題を解決することができる。理論解析の核となるのは、ジョンソン-リンデンシュトラウスの非自明なマーチンゲール拡大であるシーケンシャルランダム射影の最初の解析ツールによって実現された逐次後近似論である。この研究はRLの理論的および実践的な領域を橋渡しし、RLアルゴリズム設計の新しいベンチマークを確立した。

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