論文の概要: Theoretical Analysis of Meta Reinforcement Learning: Generalization Bounds and Convergence Guarantees
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13290v1
- Date: Wed, 22 May 2024 02:09:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-25 01:34:09.736138
- Title: Theoretical Analysis of Meta Reinforcement Learning: Generalization Bounds and Convergence Guarantees
- Title（参考訳）: メタ強化学習の理論分析:一般化境界と収束保証
- Authors: Cangqing Wang, Mingxiu Sui, Dan Sun, Zecheng Zhang, Yan Zhou,
- Abstract要約: 本稿では,メタ強化学習(Meta RL)について,一般化限界の定義と収束の確保に焦点をあてた調査を通じて深く研究する。
本稿では,これらのアルゴリズムが一貫した結果を維持しながら,学習タスクにどの程度適応できるかを,一般化限界の説明を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.91366826418041
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: This research delves deeply into Meta Reinforcement Learning (Meta RL) through a exploration focusing on defining generalization limits and ensuring convergence. By employing a approach this article introduces an innovative theoretical framework to meticulously assess the effectiveness and performance of Meta RL algorithms. We present an explanation of generalization limits measuring how well these algorithms can adapt to learning tasks while maintaining consistent results. Our analysis delves into the factors that impact the adaptability of Meta RL revealing the relationship, between algorithm design and task complexity. Additionally we establish convergence assurances by proving conditions under which Meta RL strategies are guaranteed to converge towards solutions. We examine the convergence behaviors of Meta RL algorithms across scenarios providing a comprehensive understanding of the driving forces behind their long term performance. This exploration covers both convergence and real time efficiency offering a perspective, on the capabilities of these algorithms.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,メタ強化学習(Meta RL)について,一般化限界の定義と収束性の確保に焦点をあてた調査を通じて深く研究する。
本稿では,メタRLアルゴリズムの有効性と性能を慎重に評価する,革新的な理論的枠組みを提案する。
本稿では,これらのアルゴリズムが一貫した結果を維持しながら,学習タスクにどの程度適応できるかを,一般化限界の説明を行う。
本稿では,メタRLの適応性に影響を及ぼす要因を解析し,アルゴリズム設計とタスク複雑性の関係を明らかにする。
さらに,メタRL戦略が解へ収束することが保証される条件の証明により収束保証を確立する。
本稿では,Meta RLアルゴリズムの長期的性能の背景にある駆動力の包括的理解を提供するシナリオ間の収束挙動について検討する。
この探索は、これらのアルゴリズムの能力に関する視点を提供する収束とリアルタイムの効率の両方をカバーしている。
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