論文の概要: Utilizing Maximum Mean Discrepancy Barycenter for Propagating the Uncertainty of Value Functions in Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00686v2
• Date: Wed, 3 Apr 2024 14:32:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 11:43:37.912355
• Title: Utilizing Maximum Mean Discrepancy Barycenter for Propagating the Uncertainty of Value Functions in Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習における価値関数の不確かさの促進を目的とした最大平均差バリーセンタの利用
• Authors: Srinjoy Roy, Swagatam Das,
• Abstract要約: 本稿では,不確実性伝播に対するワッサースタインQラーニング(WQL)を改善するために,最大平均離散Qラーニング(MMD-QL)を提案する。 深層ネットワークをMDD-QLに組み込んでMDDQ-Network(MMD-QN)を作成します。 Atariゲームに挑戦する実験の結果、MDD-QNはベンチマークの深いRLアルゴリズムと比較してよく機能していることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.75089998678061
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accounting for the uncertainty of value functions boosts exploration in Reinforcement Learning (RL). Our work introduces Maximum Mean Discrepancy Q-Learning (MMD-QL) to improve Wasserstein Q-Learning (WQL) for uncertainty propagation during Temporal Difference (TD) updates. MMD-QL uses the MMD barycenter for this purpose, as MMD provides a tighter estimate of closeness between probability measures than the Wasserstein distance. Firstly, we establish that MMD-QL is Probably Approximately Correct in MDP (PAC-MDP) under the average loss metric. Concerning the accumulated rewards, experiments on tabular environments show that MMD-QL outperforms WQL and other algorithms. Secondly, we incorporate deep networks into MMD-QL to create MMD Q-Network (MMD-QN). Making reasonable assumptions, we analyze the convergence rates of MMD-QN using function approximation. Empirical results on challenging Atari games demonstrate that MMD-QN performs well compared to benchmark deep RL algorithms, highlighting its effectiveness in handling large state-action spaces.
• Abstract（参考訳）: 価値関数の不確実性の会計は、強化学習(RL)における探索を促進する。 本研究は,時間差(TD)更新時の不確実性伝搬に対するワッサースタインQラーニング(WQL)を改善するために,最大平均離散Qラーニング(MMD-QL)を提案する。 MMD-QLはこの目的のためにMDDバリーセンタを使用し、MDDはワッサーシュタイン距離よりも確率測度間の密接度を厳密に見積もっている。 まず, MMD-QL が平均損失量で MDP (PAC-MDP) のほぼ正当であることが確認された。 累積報酬に関して、表環境の実験では、MDD-QLがWQLやその他のアルゴリズムより優れていることが示されている。 次に、深層ネットワークをMDD-QLに組み込んで、MDD Q-Network(MMD-QN)を作成する。 妥当な仮定を仮定し,関数近似を用いてMDD-QNの収束速度を解析する。 Atariゲームにおける実験的な結果から,MDD-QNはベンチマークの深いRLアルゴリズムと比較して高い性能を示し,大きな状態対応空間を扱う上での有効性を強調した。

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