論文の概要: Online Policy Learning from Offline Preferences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10160v1
• Date: Fri, 15 Mar 2024 10:11:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-18 17:40:24.193760
• Title: Online Policy Learning from Offline Preferences
• Title（参考訳）: オフラインにおけるオンライン政策学習
• Authors: Guoxi Zhang, Han Bao, Hisashi Kashima,
• Abstract要約: 嗜好に基づく強化学習(PbRL)では、嗜好と呼ばれる人間のフィードバックから報酬関数が学習される。 本研究では,PbRLのオフライン選好と仮想選好を統合するフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.94638407064283
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In preference-based reinforcement learning (PbRL), a reward function is learned from a type of human feedback called preference. To expedite preference collection, recent works have leveraged \emph{offline preferences}, which are preferences collected for some offline data. In this scenario, the learned reward function is fitted on the offline data. If a learning agent exhibits behaviors that do not overlap with the offline data, the learned reward function may encounter generalizability issues. To address this problem, the present study introduces a framework that consolidates offline preferences and \emph{virtual preferences} for PbRL, which are comparisons between the agent's behaviors and the offline data. Critically, the reward function can track the agent's behaviors using the virtual preferences, thereby offering well-aligned guidance to the agent. Through experiments on continuous control tasks, this study demonstrates the effectiveness of incorporating the virtual preferences in PbRL.
• Abstract（参考訳）: 嗜好に基づく強化学習(PbRL)では、嗜好と呼ばれる人間のフィードバックから報酬関数が学習される。 選好収集の迅速化のために、最近の作業では、オフラインデータのために収集された選好である \emph{offline preferences} を活用している。 このシナリオでは、学習した報酬関数がオフラインデータに適合する。 学習エージェントがオフラインデータと重複しない動作を示す場合、学習された報酬関数は一般化可能性の問題に遭遇する可能性がある。 この問題に対処するため,本研究では,エージェントの行動とオフラインデータの比較であるPbRLのオフライン嗜好と「emph{virtual preferences}」を統合したフレームワークを提案する。 重要な点として、報酬関数は仮想的嗜好を用いてエージェントの行動を追跡することができ、エージェントに適切に整合したガイダンスを提供する。 本研究では,PbRLに仮想的嗜好を組み込むことの有効性を実証した。

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