論文の概要: Iterated $Q$-Network: Beyond One-Step Bellman Updates in Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02107v3
• Date: Thu, 24 Oct 2024 16:50:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 12:51:15.669714
• Title: Iterated $Q$-Network: Beyond One-Step Bellman Updates in Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: Q$-Networkを繰り返す - 深層強化学習におけるワンステップベルマンのアップデートを超えて
• Authors: Théo Vincent, Daniel Palenicek, Boris Belousov, Jan Peters, Carlo D'Eramo,
• Abstract要約: i-QNは、アクション値関数の調整されたシーケンスを学習することで、複数の連続したベルマン更新を可能にする、原則化されたアプローチである。 i-QNは理論的に根拠があり、値ベースおよびアクター批判的手法でシームレスに使用できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.4531905603925
• License:
• Abstract: The vast majority of Reinforcement Learning methods is largely impacted by the computation effort and data requirements needed to obtain effective estimates of action-value functions, which in turn determine the quality of the overall performance and the sample-efficiency of the learning procedure. Typically, action-value functions are estimated through an iterative scheme that alternates the application of an empirical approximation of the Bellman operator and a subsequent projection step onto a considered function space. It has been observed that this scheme can be potentially generalized to carry out multiple iterations of the Bellman operator at once, benefiting the underlying learning algorithm. However, till now, it has been challenging to effectively implement this idea, especially in high-dimensional problems. In this paper, we introduce iterated $Q$-Network (i-QN), a novel principled approach that enables multiple consecutive Bellman updates by learning a tailored sequence of action-value functions where each serves as the target for the next. We show that i-QN is theoretically grounded and that it can be seamlessly used in value-based and actor-critic methods. We empirically demonstrate the advantages of i-QN in Atari $2600$ games and MuJoCo continuous control problems.
• Abstract（参考訳）: 強化学習手法の大多数は、アクション値関数の効果的な推定に必要な計算努力とデータ要求に大きく影響され、その結果、全体的な性能の質と学習手順のサンプル効率が決定される。 通常、アクション値関数は、ベルマン作用素の経験的近似とその後の射影ステップを考慮された函数空間に交互に適用する反復スキームによって推定される。 このスキームは、ベルマン演算子の複数回を同時に実行し、基礎となる学習アルゴリズムの恩恵を受けることができる。 しかし、これまで、特に高次元問題において、このアイデアを効果的に実装することは困難であった。 本稿では,次にターゲットとして機能するアクション値関数の調整シーケンスを学習することにより,ベルマンの更新を連続的に行うという,新しい原理的アプローチである,Q$-Network (i-QN) を反復的に導入する。 i-QNは理論的に根拠があり、値ベースおよびアクター批判的手法でシームレスに使用できることを示す。 Atari 2600ドルのゲームと MuJoCo の連続制御問題における i-QN の利点を実証的に示す。

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