論文の概要: Stochastic Halpern iteration in normed spaces and applications to reinforcement learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12338v3
• Date: Fri, 08 Nov 2024 20:18:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:05:02.146126
• Title: Stochastic Halpern iteration in normed spaces and applications to reinforcement learning
• Title（参考訳）: ノルム空間における確率的ハルパーン反復と強化学習への応用
• Authors: Mario Bravo, Juan Pablo Contreras,
• Abstract要約: 基礎となるオラクルが一様有界であれば,本手法は全体のオラクル複雑性が$tildeO(varepsilon-5)$であることを示す。 平均報酬と割引報酬を決定するための新しい同期アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.30693357740321775
• License:
• Abstract: We analyze the oracle complexity of the stochastic Halpern iteration with variance reduction, where we aim to approximate fixed-points of nonexpansive and contractive operators in a normed finite-dimensional space. We show that if the underlying stochastic oracle is with uniformly bounded variance, our method exhibits an overall oracle complexity of $\tilde{O}(\varepsilon^{-5})$, improving recent rates established for the stochastic Krasnoselskii-Mann iteration. Also, we establish a lower bound of $\Omega(\varepsilon^{-3})$, which applies to a wide range of algorithms, including all averaged iterations even with minibatching. Using a suitable modification of our approach, we derive a $O(\varepsilon^{-2}(1-\gamma)^{-3})$ complexity bound in the case in which the operator is a $\gamma$-contraction. As an application, we propose new synchronous algorithms for average reward and discounted reward Markov decision processes. In particular, for the average reward, our method improves on the best-known sample complexity.
• Abstract（参考訳）: 確率的ハルパーン反復のオラクル複雑性を分散還元を用いて解析し、ノルム有限次元空間における非拡張的および収縮的作用素の固定点を近似することを目指す。 基礎となる確率的オラクルが一様有界分散を持つ場合、我々の手法は全体のオラクルの複雑さを$\tilde{O}(\varepsilon^{-5})$で表し、確率的クラスノセルスキイ・マンの反復に対して確立された最近の速度を改善する。 また、小バッチであっても全ての平均反復を含む幅広いアルゴリズムに適用可能な、$\Omega(\varepsilon^{-3})$の低い境界を確立する。 我々のアプローチの適切な修正を用いて、作用素が$\gamma$-contractionである場合、$O(\varepsilon^{-2}(1-\gamma)^{-3})$複雑性を導出する。 アプリケーションとして、平均報酬と割引報酬を決定するための新しい同期アルゴリズムを提案する。 特に、平均的な報酬に対して、本手法は最もよく知られたサンプルの複雑さを改善する。

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