論文の概要: An MRP Formulation for Supervised Learning: Generalized Temporal Difference Learning Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15518v3
• Date: Tue, 16 Jul 2024 18:53:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-18 22:07:40.919932
• Title: An MRP Formulation for Supervised Learning: Generalized Temporal Difference Learning Models
• Title（参考訳）: 教師付き学習のためのMPP定式化:一般化された時間差学習モデル
• Authors: Yangchen Pan, Junfeng Wen, Chenjun Xiao, Philip Torr,
• Abstract要約: 従来の統計的学習では、データポイントは独立して同じ分布(d)であると仮定される。 本稿では、データポイントを相互接続したものとして認識し、データモデリングにマルコフ報酬プロセス(MRP)を用いる、対照的な視点を示す。 我々は、強化学習(RL)における政治政策評価問題として、典型的教師付き学習を再構成し、一般化時間差学習アルゴリズム(TD)を解法として導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.314426291330278
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In traditional statistical learning, data points are usually assumed to be independently and identically distributed (i.i.d.) following an unknown probability distribution. This paper presents a contrasting viewpoint, perceiving data points as interconnected and employing a Markov reward process (MRP) for data modeling. We reformulate the typical supervised learning as an on-policy policy evaluation problem within reinforcement learning (RL), introducing a generalized temporal difference (TD) learning algorithm as a resolution. Theoretically, our analysis draws connections between the solutions of linear TD learning and ordinary least squares (OLS). We also show that under specific conditions, particularly when noises are correlated, the TD's solution proves to be a more effective estimator than OLS. Furthermore, we establish the convergence of our generalized TD algorithms under linear function approximation. Empirical studies verify our theoretical results, examine the vital design of our TD algorithm and show practical utility across various datasets, encompassing tasks such as regression and image classification with deep learning.
• Abstract（参考訳）: 従来の統計的学習では、データポイントは通常、未知の確率分布の後、独立して同じ分布(すなわち、同じ分布)であると仮定される。 本稿では、データポイントを相互接続したものとして認識し、データモデリングにマルコフ報酬プロセス(MRP)を用いる、対照的な視点を示す。 我々は、強化学習(RL)における政治政策評価問題として、典型的教師付き学習を再構成し、一般化時間差学習アルゴリズム(TD)を解法として導入する。 理論的には、線形TD学習の解と通常の最小二乗(OLS)の間の関係を抽出する。 また、特定の条件下では、特にノイズが相関している場合、TDの解はOLSよりも効果的に推定できることを示す。 さらに,線形関数近似の下で一般化されたTDアルゴリズムの収束性を確立する。 実験的な研究により、我々の理論的結果を検証し、我々のTDアルゴリズムの重要設計を検証し、回帰や深層学習による画像分類といったタスクを含む様々なデータセットで実用性を示す。

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