論文の概要: Rich-Observation Reinforcement Learning with Continuous Latent Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19269v1
• Date: Wed, 29 May 2024 17:02:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 16:12:12.360744
• Title: Rich-Observation Reinforcement Learning with Continuous Latent Dynamics
• Title（参考訳）: 連続潜時ダイナミクスを用いたリッチ・オブザーブレーション強化学習
• Authors: Yuda Song, Lili Wu, Dylan J. Foster, Akshay Krishnamurthy,
• Abstract要約: 本稿では,高次元観測に基づく制御を行うRichCLD(Rich-Observation RL with Continuous Latent Dynamics)を提案する。 我々の主な貢献は、統計的かつ計算学的に効率的であるこの設定のための新しいアルゴリズムである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.84391209459658
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sample-efficiency and reliability remain major bottlenecks toward wide adoption of reinforcement learning algorithms in continuous settings with high-dimensional perceptual inputs. Toward addressing these challenges, we introduce a new theoretical framework, RichCLD (Rich-Observation RL with Continuous Latent Dynamics), in which the agent performs control based on high-dimensional observations, but the environment is governed by low-dimensional latent states and Lipschitz continuous dynamics. Our main contribution is a new algorithm for this setting that is provably statistically and computationally efficient. The core of our algorithm is a new representation learning objective; we show that prior representation learning schemes tailored to discrete dynamics do not naturally extend to the continuous setting. Our new objective is amenable to practical implementation, and empirically, we find that it compares favorably to prior schemes in a standard evaluation protocol. We further provide several insights into the statistical complexity of the RichCLD framework, in particular proving that certain notions of Lipschitzness that admit sample-efficient learning in the absence of rich observations are insufficient in the rich-observation setting.
• Abstract（参考訳）: サンプル効率と信頼性は、高次元の知覚入力を持つ連続的な設定において強化学習アルゴリズムを広く採用する上で大きなボトルネックとなっている。 これらの課題に対処するために、エージェントが高次元の観測に基づいて制御を行うRichCLD(Rich-Observation RL with Continuous Latent Dynamics)という新しい理論フレームワークを導入するが、環境は低次元の潜在状態とリプシッツ連続力学によって制御される。 我々の主な貢献は、統計的かつ計算学的に効率的であるこの設定のための新しいアルゴリズムである。 提案アルゴリズムのコアは,離散力学に適した事前表現学習スキームが自然に連続的な設定に拡張されないことを示す,新しい表現学習目標である。 我々の新しい目的は実践的な実装に適しており、実証的に標準評価プロトコルにおける事前のスキームと好適に比較できることが分かる。 さらに、RichCLDフレームワークの統計的複雑さに関するいくつかの洞察を提供し、特に、リッチな観測がなければサンプル効率のよい学習を許容するリプシッツ性の概念は、リッチな観測環境では不十分であることを示す。

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