論文の概要: Offline Reinforcement Learning from Datasets with Structured Non-Stationarity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14114v2
• Date: Tue, 28 May 2024 03:11:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 11:18:53.460328
• Title: Offline Reinforcement Learning from Datasets with Structured Non-Stationarity
• Title（参考訳）: 構造的非定常なデータセットからのオフライン強化学習
• Authors: Johannes Ackermann, Takayuki Osa, Masashi Sugiyama,
• Abstract要約: 現在の強化学習(RL)は、成功するポリシーを学ぶのに必要な大量のデータによって制限されることが多い。 本稿では,データセットを収集しながら,各エピソードの遷移と報酬関数が徐々に変化するが,各エピソード内で一定に保たれるような新しいオフラインRL問題に対処する。 本稿では、オフラインデータセットにおけるこの非定常性を識別し、ポリシーのトレーニング時にそれを説明し、評価中に予測するContrastive Predictive Codingに基づく手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.35634234137108
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Current Reinforcement Learning (RL) is often limited by the large amount of data needed to learn a successful policy. Offline RL aims to solve this issue by using transitions collected by a different behavior policy. We address a novel Offline RL problem setting in which, while collecting the dataset, the transition and reward functions gradually change between episodes but stay constant within each episode. We propose a method based on Contrastive Predictive Coding that identifies this non-stationarity in the offline dataset, accounts for it when training a policy, and predicts it during evaluation. We analyze our proposed method and show that it performs well in simple continuous control tasks and challenging, high-dimensional locomotion tasks. We show that our method often achieves the oracle performance and performs better than baselines.
• Abstract（参考訳）: 現在の強化学習(RL)は、成功するポリシーを学ぶのに必要な大量のデータによって制限されることが多い。 Offline RLは、異なる行動ポリシーによって収集された遷移を使用することで、この問題を解決することを目指している。 本稿では,データセットを収集しながら,各エピソードの遷移と報酬関数が徐々に変化するが,各エピソード内で一定に保たれるような新しいオフラインRL問題に対処する。 本稿では、オフラインデータセットにおけるこの非定常性を識別し、ポリシーのトレーニング時にそれを説明し、評価中に予測するContrastive Predictive Codingに基づく手法を提案する。 提案手法を解析し, 簡単な連続制御タスクや, 挑戦的で高次元の移動タスクでうまく動作することを示す。 提案手法は,しばしばオラクルのパフォーマンスを達成し,ベースラインよりも優れた性能を示す。

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