論文の概要: Policy Mirror Descent with Lookahead

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14156v2
• Date: Wed, 30 Oct 2024 18:24:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 23:41:23.151320
• Title: Policy Mirror Descent with Lookahead
• Title（参考訳）: ルカヘッドと政策鏡
• Authors: Kimon Protopapas, Anas Barakat,
• Abstract要約: Policy Mirror Descent (PMD) はソフトポリシー 正規化された1段階の欲求政策改善を実装するアルゴリズム。 我々は,多段階の欲求政策改善を取り入れた新しいPMDアルゴリズムである$h$-PMDを提案する。 我々は, 次元自由な$gammah$-linearコンバージェンスレートを, 多段階グリーディポリシの計算により, $h$-PMDがより高速な次元自由な$gammah$-linearコンバージェンスレートを享受できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.46040036610482665
• License:
• Abstract: Policy Mirror Descent (PMD) stands as a versatile algorithmic framework encompassing several seminal policy gradient algorithms such as natural policy gradient, with connections with state-of-the-art reinforcement learning (RL) algorithms such as TRPO and PPO. PMD can be seen as a soft Policy Iteration algorithm implementing regularized 1-step greedy policy improvement. However, 1-step greedy policies might not be the best choice and recent remarkable empirical successes in RL such as AlphaGo and AlphaZero have demonstrated that greedy approaches with respect to multiple steps outperform their 1-step counterpart. In this work, we propose a new class of PMD algorithms called $h$-PMD which incorporates multi-step greedy policy improvement with lookahead depth $h$ to the PMD update rule. To solve discounted infinite horizon Markov Decision Processes with discount factor $\gamma$, we show that $h$-PMD which generalizes the standard PMD enjoys a faster dimension-free $\gamma^h$-linear convergence rate, contingent on the computation of multi-step greedy policies. We propose an inexact version of $h$-PMD where lookahead action values are estimated. Under a generative model, we establish a sample complexity for $h$-PMD which improves over prior work. Finally, we extend our result to linear function approximation to scale to large state spaces. Under suitable assumptions, our sample complexity only involves dependence on the dimension of the feature map space instead of the state space size.
• Abstract（参考訳）: Policy Mirror Descent (PMD) は、TRPOやPPOのような最先端の強化学習(RL)アルゴリズムと接続する、自然政策勾配のようないくつかの基本的なポリシー勾配アルゴリズムを含む汎用的なアルゴリズムフレームワークである。 PMDは、正規化された1段階の欲求政策改善を実装するソフトポリシーイテレーションアルゴリズムと見なすことができる。 しかし、1段階の欲求政策は最良の選択ではないかもしれないし、AlphaGoやAlphaZeroのようなRLにおける最近の顕著な経験的成功は、複数のステップに対する欲求的アプローチが1段階よりも優れていることを示した。 そこで本研究では,PMD更新ルールに対するルックアヘッド深度$h$の多段階グリージーポリシーの改善を取り入れた,新しいPMDアルゴリズムである$h$-PMDを提案する。 割引された無限地平面マルコフ決定過程を割引係数$\gamma$で解くために、標準PMDを一般化する$h$-PMDがより高速な次元自由な$\gamma^h$-linear convergence rate(英語版)を享受し、多段階グリーディポリシーの計算に係わることを示す。 我々は、ルックアヘッドアクション値を推定する$h$-PMDの不正確なバージョンを提案する。 生成モデルの下では、以前の作業よりも改善された$h$-PMDのサンプル複雑性を確立する。 最後に、この結果を線形関数近似に拡張し、大規模状態空間に拡張する。 適切な仮定の下では、我々のサンプルの複雑さは状態空間のサイズではなく特徴写像空間の次元に依存するだけである。

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