論文の概要: Q-value Regularized Transformer for Offline Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17098v1
• Date: Mon, 27 May 2024 12:12:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-28 15:32:42.536394
• Title: Q-value Regularized Transformer for Offline Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: オフライン強化学習のためのQ値正規化変圧器
• Authors: Shengchao Hu, Ziqing Fan, Chaoqin Huang, Li Shen, Ya Zhang, Yanfeng Wang, Dacheng Tao,
• Abstract要約: オフライン強化学習(RL)における最先端化のためのQ値正規化変換器(QT)を提案する。 QTはアクション値関数を学習し、条件付きシーケンスモデリング(CSM)のトレーニング損失にアクション値を最大化する用語を統合する D4RLベンチマークデータセットの実証評価は、従来のDP法やCSM法よりもQTの方が優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.13643741130899
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in offline reinforcement learning (RL) have underscored the capabilities of Conditional Sequence Modeling (CSM), a paradigm that learns the action distribution based on history trajectory and target returns for each state. However, these methods often struggle with stitching together optimal trajectories from sub-optimal ones due to the inconsistency between the sampled returns within individual trajectories and the optimal returns across multiple trajectories. Fortunately, Dynamic Programming (DP) methods offer a solution by leveraging a value function to approximate optimal future returns for each state, while these techniques are prone to unstable learning behaviors, particularly in long-horizon and sparse-reward scenarios. Building upon these insights, we propose the Q-value regularized Transformer (QT), which combines the trajectory modeling ability of the Transformer with the predictability of optimal future returns from DP methods. QT learns an action-value function and integrates a term maximizing action-values into the training loss of CSM, which aims to seek optimal actions that align closely with the behavior policy. Empirical evaluations on D4RL benchmark datasets demonstrate the superiority of QT over traditional DP and CSM methods, highlighting the potential of QT to enhance the state-of-the-art in offline RL.
• Abstract（参考訳）: オフライン強化学習(RL)の最近の進歩は、各状態に対する履歴軌跡とターゲットリターンに基づいて行動分布を学習するパラダイムである条件付きシーケンスモデリング(CSM)の能力を裏付けている。 しかしながら、これらの手法は、個々の軌跡内のサンプルリターンと複数の軌跡間の最適リターンの不整合により、最適トラジェクトリから最適トラジェクトリを縫合するのにしばしば苦労する。 幸運なことに、動的プログラミング(DP)メソッドは、各状態の最適未来を返すために値関数を活用することでソリューションを提供する。 これらの知見に基づいて,Q-value regularized Transformer (QT) を提案する。 QTは行動値関数を学習し、行動値の最大化という用語をCSMのトレーニング損失に統合する。 D4RLベンチマークデータセットに対する実証的な評価は、従来のDP法やCSM法よりもQTの方が優れていることを示している。

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