論文の概要: Adaptive Horizon Actor-Critic for Policy Learning in Contact-Rich Differentiable Simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17784v2
• Date: Mon, 3 Jun 2024 20:23:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 08:53:00.438234
• Title: Adaptive Horizon Actor-Critic for Policy Learning in Contact-Rich Differentiable Simulation
• Title（参考訳）: Adaptive Horizon Actor-Critic for Policy Learning in Contact-Rich Differentiable Simulation
• Authors: Ignat Georgiev, Krishnan Srinivasan, Jie Xu, Eric Heiden, Animesh Garg,
• Abstract要約: 本稿では, FO-MBRLアルゴリズムであるAdaptive Horizon Actor-Critic (AHAC)を提案する。 実験結果から,AHACはMFRLベースラインより優れており,ローコモーションタスク全体で40%以上の報酬が得られ,壁面時間効率が向上した高次元制御環境への効率なスケーリングが可能であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.308936312224404
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Model-Free Reinforcement Learning (MFRL), leveraging the policy gradient theorem, has demonstrated considerable success in continuous control tasks. However, these approaches are plagued by high gradient variance due to zeroth-order gradient estimation, resulting in suboptimal policies. Conversely, First-Order Model-Based Reinforcement Learning (FO-MBRL) methods employing differentiable simulation provide gradients with reduced variance but are susceptible to sampling error in scenarios involving stiff dynamics, such as physical contact. This paper investigates the source of this error and introduces Adaptive Horizon Actor-Critic (AHAC), an FO-MBRL algorithm that reduces gradient error by adapting the model-based horizon to avoid stiff dynamics. Empirical findings reveal that AHAC outperforms MFRL baselines, attaining 40% more reward across a set of locomotion tasks and efficiently scaling to high-dimensional control environments with improved wall-clock-time efficiency.
• Abstract（参考訳）: 政策勾配定理を利用したモデル自由強化学習(MFRL)は連続制御タスクにおいてかなりの成功を収めた。 しかし、これらのアプローチは、ゼロ階勾配推定による高勾配のばらつきに悩まされ、その結果、準最適ポリシーがもたらされる。 逆に、微分可能シミュレーションを用いた第1次モデルベース強化学習(FO-MBRL)法は、ばらつきを低減した勾配を提供するが、物理的接触などの剛体力学を含むシナリオにおいて、誤差をサンプリングする可能性がある。 本稿では,この誤差の原因を調査し,厳密なダイナミクスを避けるためにモデルベース地平線を適用して勾配誤差を低減するFO-MBRLアルゴリズムであるAdaptive Horizon Actor-Critic (AHAC)を導入する。 実験結果から,AHACはMFRLベースラインより優れており,ローコモーションタスク全体で40%以上の報酬が得られ,壁面時間効率が向上した高次元制御環境への効率なスケーリングが可能であった。

関連論文リスト

• Avoiding mode collapse in diffusion models fine-tuned with reinforcement learning [0.0]
  強化学習(RL)による微調整基礎モデルは、下流の目標に整合する上で有望であることが証明されている。 拡散モデル (DM) の階層的性質を生かし, 各エポックでRL法で動的に訓練する。 HRFで訓練したモデルは、下流タスクにおける多様性の保存性を向上し、微調整の堅牢性を高め、平均報酬を損なうことなく達成できることが示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-10T19:06:23Z)
• Actor-Critic Reinforcement Learning with Phased Actor [10.577516871906816]
  本稿では,政策勾配推定を改善するために,PAAC法における新しい段階的アクターを提案する。 PAACはアクターアップデートで$Q$とTDエラーの両方を処理している。 その結果,PAACは総コスト,学習ばらつき,堅牢性,学習速度,成功率などによって,大幅な性能向上をもたらすことがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-18T01:27:31Z)
• Adaptive Federated Learning Over the Air [108.62635460744109]
  オーバー・ザ・エア・モデル・トレーニングの枠組みの中で,適応勾配法,特にAdaGradとAdamの連合バージョンを提案する。 解析の結果,AdaGrad に基づくトレーニングアルゴリズムは $mathcalO(ln(T) / T 1 - frac1alpha の速度で定常点に収束することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-11T09:10:37Z)
• Model-Based Reparameterization Policy Gradient Methods: Theory and Practical Algorithms [88.74308282658133]
  Reization (RP) Policy Gradient Methods (PGM) は、ロボット工学やコンピュータグラフィックスにおける連続的な制御タスクに広く採用されている。 近年の研究では、長期強化学習問題に適用した場合、モデルベースRP PGMはカオス的かつ非滑らかな最適化環境を経験する可能性があることが示されている。 本稿では,長期モデルアンロールによる爆発的分散問題を緩和するスペクトル正規化法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-30T18:43:21Z)
• Sim-to-Real Transfer of Adaptive Control Parameters for AUV Stabilization under Current Disturbance [1.099532646524593]
  本稿では,最大エントロピー深層強化学習フレームワークを古典的なモデルベース制御アーキテクチャと組み合わせ,適応制御系を定式化する新しい手法を提案する。 本フレームワークでは,バイオインスパイアされた体験再生機構,拡張されたドメインランダム化手法,物理プラットフォーム上で実行される評価プロトコルなどを含むSim-to-Real転送戦略を導入する。 実験により,AUVの準最適モデルから有能なポリシを効果的に学習し,実車への移動時の制御性能を3倍に向上することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-17T08:46:56Z)
• When to Update Your Model: Constrained Model-based Reinforcement Learning [50.74369835934703]
  モデルベースRL(MBRL)の非遅延性能保証のための新規で一般的な理論スキームを提案する。 続いて導いた境界は、モデルシフトとパフォーマンス改善の関係を明らかにします。 さらなる例では、動的に変化する探索からの学習モデルが、最終的なリターンの恩恵をもたらすことが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-15T17:57:43Z)
• Accelerated Policy Learning with Parallel Differentiable Simulation [59.665651562534755]
  微分可能シミュレータと新しいポリシー学習アルゴリズム(SHAC)を提案する。 本アルゴリズムは,スムーズな批判機能により局所最小化の問題を軽減する。 現状のRLと微分可能なシミュレーションベースアルゴリズムと比較して,サンプル効率と壁面時間を大幅に改善した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-14T17:46:26Z)
• Extrapolation for Large-batch Training in Deep Learning [72.61259487233214]
  我々は、バリエーションのホストが、我々が提案する統一されたフレームワークでカバー可能であることを示す。 本稿では,この手法の収束性を証明し,ResNet,LSTM,Transformer上での経験的性能を厳格に評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-10T08:22:41Z)
• Discrete Action On-Policy Learning with Action-Value Critic [72.20609919995086]
  離散的な行動空間における強化学習(RL)は、実世界の応用では至るところで行われているが、その複雑さは行動空間次元とともに指数関数的に増大する。 我々は,行動値関数を推定し,相関行動に適用し,これらの評価値を組み合わせて勾配推定の分散を制御する。 これらの取り組みにより、分散制御技術に頼って、関連するRLアルゴリズムを実証的に上回る、新たな離散的なRLアルゴリズムが実現される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-10T04:23:09Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。