論文の概要: A Unified Linear Programming Framework for Offline Reward Learning from Human Demonstrations and Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12421v2
• Date: Mon, 3 Jun 2024 23:23:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 09:02:44.732453
• Title: A Unified Linear Programming Framework for Offline Reward Learning from Human Demonstrations and Feedback
• Title（参考訳）: オフラインリワード学習のための統一線形プログラミングフレームワーク
• Authors: Kihyun Kim, Jiawei Zhang, Asuman Ozdaglar, Pablo A. Parrilo,
• Abstract要約: Inverse Reinforcement Learning (IRL) と Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) は報酬学習における重要な方法論である。 本稿では,オフライン報酬学習に適した新しい線形プログラミング(LP)フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.578074497549894
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Inverse Reinforcement Learning (IRL) and Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) are pivotal methodologies in reward learning, which involve inferring and shaping the underlying reward function of sequential decision-making problems based on observed human demonstrations and feedback. Most prior work in reward learning has relied on prior knowledge or assumptions about decision or preference models, potentially leading to robustness issues. In response, this paper introduces a novel linear programming (LP) framework tailored for offline reward learning. Utilizing pre-collected trajectories without online exploration, this framework estimates a feasible reward set from the primal-dual optimality conditions of a suitably designed LP, and offers an optimality guarantee with provable sample efficiency. Our LP framework also enables aligning the reward functions with human feedback, such as pairwise trajectory comparison data, while maintaining computational tractability and sample efficiency. We demonstrate that our framework potentially achieves better performance compared to the conventional maximum likelihood estimation (MLE) approach through analytical examples and numerical experiments.
• Abstract（参考訳）: Inverse Reinforcement Learning (IRL) と Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) は報酬学習において重要な方法論であり、人間の実演とフィードバックに基づいて、連続的な意思決定問題の報酬関数を推論・形成する。 報奨学習におけるほとんどの以前の作業は、決定や選好モデルに関する事前の知識や仮定に依存しており、堅牢性の問題につながる可能性がある。 そこで本研究では,オフライン報酬学習に適した新しい線形プログラミング(LP)フレームワークを提案する。 本フレームワークは,オンライン探索を使わずに事前に収集した軌道を用いて,設計したLPの一次双対最適条件から設定した有望な報酬を推定し,提案可能なサンプル効率の最適性保証を提供する。 我々のLPフレームワークはまた、計算的トラクタビリティとサンプル効率を維持しながら、ペアの軌道比較データなど、報酬関数を人間のフィードバックと整合させることができる。 解析例と数値実験により,従来の最大推定法(MLE)と比較して,本フレームワークは性能が向上する可能性が示唆された。

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