論文の概要: Reusing Historical Trajectories in Natural Policy Gradient via Importance Sampling: Convergence and Convergence Rate

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00675v1
• Date: Fri, 1 Mar 2024 17:08:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-05 16:44:47.648869
• Title: Reusing Historical Trajectories in Natural Policy Gradient via Importance Sampling: Convergence and Convergence Rate
• Title（参考訳）: 重要度サンプリングによる自然政策勾配における歴史的軌跡の再利用:収束率と収束率
• Authors: Yifan Lin, Yuhao Wang, Enlu Zhou
• Abstract要約: 本研究では,重要度勾配サンプリングを用いて,歴史軌道を再利用した自然政策の変種について検討する。 勾配サンプリングの予測器のバイアスは勾配無視可能であり, 結果のアルゴリズムは収束し, 過去の軌道の再利用は収束率の向上に役立つことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.943964058164257
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement learning provides a mathematical framework for learning-based control, whose success largely depends on the amount of data it can utilize. The efficient utilization of historical trajectories obtained from previous policies is essential for expediting policy optimization. Empirical evidence has shown that policy gradient methods based on importance sampling work well. However, existing literature often neglect the interdependence between trajectories from different iterations, and the good empirical performance lacks a rigorous theoretical justification. In this paper, we study a variant of the natural policy gradient method with reusing historical trajectories via importance sampling. We show that the bias of the proposed estimator of the gradient is asymptotically negligible, the resultant algorithm is convergent, and reusing past trajectories helps improve the convergence rate. We further apply the proposed estimator to popular policy optimization algorithms such as trust region policy optimization. Our theoretical results are verified on classical benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 強化学習は、学習に基づく制御のための数学的枠組みを提供する。 政策最適化の迅速化には,過去の政策から得られた歴史的軌道の効率的な利用が不可欠である。 実証的な証拠は、重要度サンプリングに基づく政策勾配手法がうまく機能することを示している。 しかし、既存の文献はしばしば異なる反復からの軌跡間の相互依存を無視し、優れた経験的性能は厳密な理論上の正当化を欠いている。 本稿では,重要度サンプリングによる歴史的軌跡の再利用による自然政策勾配法の変種について検討する。 提案した勾配推定器のバイアスは漸近的に無視され,結果のアルゴリズムは収束し,過去の軌道の再利用は収束率の向上に役立つことを示す。 さらに,信頼領域政策最適化などの一般的なポリシー最適化アルゴリズムに提案手法を適用する。 我々の理論結果は古典的ベンチマークで検証される。

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