論文の概要: Fast Stochastic Policy Gradient: Negative Momentum for Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12228v1
- Date: Wed, 8 May 2024 03:01:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-27 03:08:05.113821
- Title: Fast Stochastic Policy Gradient: Negative Momentum for Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: 高速確率的政策グラディエント:強化学習のための負のモメンタム
- Authors: Haobin Zhang, Zhuang Yang,
- Abstract要約: この研究は、運動量を利用する観点から、高速ポリシー勾配(SPG)アルゴリズムを開発する。
具体的には、SPG-NMにおいて、古典的なSPGアルゴリズムに新しいタイプの負運動量(NM)技術を適用する。
帯域設定とマルコフ決定過程(MDP)という2つの古典的課題における結果のアルゴリズムの評価を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.865448640073911
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Stochastic optimization algorithms, particularly stochastic policy gradient (SPG), report significant success in reinforcement learning (RL). Nevertheless, up to now, that how to speedily acquire an optimal solution for RL is still a challenge. To tackle this issue, this work develops a fast SPG algorithm from the perspective of utilizing a momentum, coined SPG-NM. Specifically, in SPG-NM, a novel type of the negative momentum (NM) technique is applied into the classical SPG algorithm. Different from the existing NM techniques, we have adopted a few hyper-parameters in our SPG-NM algorithm. Moreover, the computational complexity is nearly same as the modern SPG-type algorithms, e.g., accelerated policy gradient (APG), which equips SPG with Nesterov's accelerated gradient (NAG). We evaluate the resulting algorithm on two classical tasks, bandit setting and Markov decision process (MDP). Numerical results in different tasks demonstrate faster convergence rate of the resulting algorithm by comparing state-of-the-art algorithms, which confirm the positive impact of NM in accelerating SPG for RL. Also, numerical experiments under different settings confirm the robustness of our SPG-NM algorithm for some certain crucial hyper-parameters, which ride the user feel free in practice.
- Abstract（参考訳）: 確率的最適化アルゴリズム、特に確率的ポリシー勾配(SPG)は、強化学習(RL)において大きな成功を報告している。
しかし、これまでのところ、RLの最適解を迅速に取得する方法は依然として課題である。
この問題に対処するため,SPG-NMと呼ばれる運動量を利用する観点から,高速なSPGアルゴリズムを開発した。
具体的には、SPG-NMにおいて、古典的なSPGアルゴリズムに新しいタイプの負運動量(NM)技術を適用する。
既存のNM技術と異なり、SPG-NMアルゴリズムにはいくつかのハイパーパラメータが採用されている。
さらに、計算複雑性は、現在のSPG型アルゴリズム、例えば、Nesterovの加速勾配(NAG)とSPGを装備する加速ポリシー勾配(APG)とほぼ同じである。
提案手法は,帯域設定とマルコフ決定過程(MDP)の2つの古典的課題に対して評価する。
異なるタスクにおける数値的な結果は、RL の SPG 加速における NM の正の影響を確認する最先端のアルゴリズムを比較することにより、結果アルゴリズムの収束速度を高速化する。
また、異なる設定下での数値実験により、ある重要なハイパーパラメーターに対するSPG-NMアルゴリズムの頑健さが証明され、実際に利用者が自由に感じるようになる。
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