論文の概要: Variational Delayed Policy Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14226v2
• Date: Mon, 21 Oct 2024 20:10:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:26:01.829626
• Title: Variational Delayed Policy Optimization
• Title（参考訳）: 変分遅延政策最適化
• Authors: Qingyuan Wu, Simon Sinong Zhan, Yixuan Wang, Yuhui Wang, Chung-Wei Lin, Chen Lv, Qi Zhu, Chao Huang,
• Abstract要約: 遅延観測環境においては、遅延ウィンドウ内での動作を含む状態拡張を採用してマルコフ特性を検索し、強化学習(RL)を可能にする。 時間差学習フレームワークを用いたSOTA(State-of-the-art)RL技術は、遅延を伴う拡張状態空間の大幅な拡張により、学習の非効率性に悩まされることが多い。 本稿では、遅延RLを変分推論問題として再構成する、変分遅延ポリシー最適化(VDPO)と呼ばれる新しいフレームワークを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.668512485348952
• License:
• Abstract: In environments with delayed observation, state augmentation by including actions within the delay window is adopted to retrieve Markovian property to enable reinforcement learning (RL). However, state-of-the-art (SOTA) RL techniques with Temporal-Difference (TD) learning frameworks often suffer from learning inefficiency, due to the significant expansion of the augmented state space with the delay. To improve learning efficiency without sacrificing performance, this work introduces a novel framework called Variational Delayed Policy Optimization (VDPO), which reformulates delayed RL as a variational inference problem. This problem is further modelled as a two-step iterative optimization problem, where the first step is TD learning in the delay-free environment with a small state space, and the second step is behaviour cloning which can be addressed much more efficiently than TD learning. We not only provide a theoretical analysis of VDPO in terms of sample complexity and performance, but also empirically demonstrate that VDPO can achieve consistent performance with SOTA methods, with a significant enhancement of sample efficiency (approximately 50\% less amount of samples) in the MuJoCo benchmark.
• Abstract（参考訳）: 遅延観察環境においては、遅延ウィンドウ内での動作を含む状態拡張を採用してマルコフ特性を検索し、強化学習(RL)を可能にする。 しかし、時間差学習フレームワークを用いたSOTA(State-of-the-art)RL技術は、遅延を伴う拡張状態空間の大幅な拡張により、学習の非効率性に悩まされることが多い。 性能を犠牲にすることなく学習効率を向上させるために,遅延RLを変分推論問題として再構成する変分遅延ポリシー最適化(VDPO)と呼ばれる新しいフレームワークを導入する。 この問題はさらに2段階反復最適化問題としてモデル化され、第1段階は遅延のない環境でのTD学習であり、第2段階はTD学習よりも効率的に対処できる行動クローニングである。 また, VDPOがSOTA法と一貫した性能を実現可能であることを実証的に示すとともに, MuJoCo ベンチマークにおける試料効率の大幅な向上(試料量の約 50 % 削減)を図った。

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