論文の概要: Policy Gradient Methods for Risk-Sensitive Distributional Reinforcement Learning with Provable Convergence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14749v2
- Date: Fri, 31 Jan 2025 15:53:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-03 13:59:28.222811
- Title: Policy Gradient Methods for Risk-Sensitive Distributional Reinforcement Learning with Provable Convergence
- Title（参考訳）: 確率収束型リスク感性分布強化学習のためのポリシーグラディエント手法
- Authors: Minheng Xiao, Xian Yu, Lei Ying,
- Abstract要約: 本稿では,リスクに敏感なDRLに対して,一般的なコヒーレントリスク対策を用いた新しいポリシー勾配法を提案する。
実用上,ある固定点に支持されたカテゴリ群による任意の分布を近似するカテゴリ分布ポリシー勾配アルゴリズム (GCDP) を設計する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.720824593964027
- License:
- Abstract: Risk-sensitive reinforcement learning (RL) is crucial for maintaining reliable performance in high-stakes applications. While traditional RL methods aim to learn a point estimate of the random cumulative cost, distributional RL (DRL) seeks to estimate the entire distribution of it, which leads to a unified framework for handling different risk measures. However, developing policy gradient methods for risk-sensitive DRL is inherently more complex as it involves finding the gradient of a probability measure. This paper introduces a new policy gradient method for risk-sensitive DRL with general coherent risk measures, where we provide an analytical form of the probability measure's gradient for any distribution. For practical use, we design a categorical distributional policy gradient algorithm (CDPG) that approximates any distribution by a categorical family supported on some fixed points. We further provide a finite-support optimality guarantee and a finite-iteration convergence guarantee under inexact policy evaluation and gradient estimation. Through experiments on stochastic Cliffwalk and CartPole environments, we illustrate the benefits of considering a risk-sensitive setting in DRL.
- Abstract（参考訳）: リスクに敏感な強化学習(RL)は、高い評価のアプリケーションにおいて信頼性の高い性能を維持するために不可欠である。
従来のRL法は、ランダム累積コストの点推定を学習することを目的としているが、分布RL(DRL)はその分布全体を推定することを目的としており、異なるリスク尺度を扱うための統一的な枠組みが導かれる。
しかし、リスクに敏感なDRLに対する政策勾配法の開発は、確率測度の勾配を見つけることを伴うため、本質的にはより複雑である。
本稿では,一般コヒーレントリスク尺度を用いたリスク感応性DRLのための新しいポリシー勾配法を提案し,各分布に対する確率測度勾配の分析形式を提供する。
実用上,ある固定点に支持されたカテゴリ群による任意の分布を近似するカテゴリ分布ポリシー勾配アルゴリズム (CDPG) を設計する。
さらに、不正確な政策評価および勾配推定の下で、有限支持最適性保証と有限点収束保証を提供する。
確率的クリフウォークとCartPole環境の実験を通じて、DRLにおけるリスク感受性の設定を検討する利点について説明する。
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