論文の概要: Towards Principled, Practical Policy Gradient for Bandits and Tabular MDPs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13136v2
• Date: Tue, 9 Jul 2024 16:59:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 23:11:39.377107
• Title: Towards Principled, Practical Policy Gradient for Bandits and Tabular MDPs
• Title（参考訳）: バンディットとタブラルMDPの原則的・実践的政策グラディエントに向けて
• Authors: Michael Lu, Matin Aghaei, Anant Raj, Sharan Vaswani,
• Abstract要約: バンディットとマルコフ決定過程(MDP)に対する(確率的)ソフトマックスポリシー勾配(PG)法について検討する。 提案アルゴリズムは,技術結果と類似した理論的保証を提供するが,オラクルのような量の知識は必要としないことを示す。 マルチアームバンディット設定の場合,提案手法は明示的な探索や報奨ギャップの知識,報奨分布,ノイズを必要としない理論的なPGアルゴリズムを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.58750210024265
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider (stochastic) softmax policy gradient (PG) methods for bandits and tabular Markov decision processes (MDPs). While the PG objective is non-concave, recent research has used the objective's smoothness and gradient domination properties to achieve convergence to an optimal policy. However, these theoretical results require setting the algorithm parameters according to unknown problem-dependent quantities (e.g. the optimal action or the true reward vector in a bandit problem). To address this issue, we borrow ideas from the optimization literature to design practical, principled PG methods in both the exact and stochastic settings. In the exact setting, we employ an Armijo line-search to set the step-size for softmax PG and demonstrate a linear convergence rate. In the stochastic setting, we utilize exponentially decreasing step-sizes, and characterize the convergence rate of the resulting algorithm. We show that the proposed algorithm offers similar theoretical guarantees as the state-of-the art results, but does not require the knowledge of oracle-like quantities. For the multi-armed bandit setting, our techniques result in a theoretically-principled PG algorithm that does not require explicit exploration, the knowledge of the reward gap, the reward distributions, or the noise. Finally, we empirically compare the proposed methods to PG approaches that require oracle knowledge, and demonstrate competitive performance.
• Abstract（参考訳）: バンディットおよび表型マルコフ決定過程(MDP)に対する(確率的)ソフトマックスポリシー勾配(PG)法を検討する。 PG目的は非凹面であるが、最近の研究では、最適政策への収束を達成するために、目的の滑らかさと勾配支配特性を用いている。 しかし、これらの理論的結果は、未知の問題依存量(例えば、バンドイット問題における最適作用や真の報酬ベクトル)に応じてアルゴリズムパラメータを設定する必要がある。 この問題に対処するために、最適化文献からアイデアを借りて、厳密かつ確率的な設定で実用的で原則化されたPG手法を設計する。 正確な設定では、Armijo線探索を用いて、ソフトマックスPGのステップサイズを設定し、線形収束率を示す。 確率的設定では、指数関数的に減少するステップサイズを利用し、結果のアルゴリズムの収束率を特徴付ける。 提案アルゴリズムは,技術結果と類似した理論的保証を提供するが,オラクルのような量の知識は必要としないことを示す。 マルチアームバンディット設定の場合,提案手法は明示的な探索や報奨ギャップの知識,報奨分布,ノイズを必要としない理論的なPGアルゴリズムを実現する。 最後に,提案手法と託宣知識を必要とするPG手法を実証的に比較し,競合性能を実証する。

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