論文の概要: Value Improved Actor Critic Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01423v2
• Date: Tue, 11 Mar 2025 11:25:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-12 22:35:51.194678
• Title: Value Improved Actor Critic Algorithms
• Title（参考訳）: アクター批判アルゴリズムの値改善
• Authors: Yaniv Oren, Moritz A. Zanger, Pascal R. van der Vaart, Mustafa Mert Celikok, Matthijs T. J. Spaan, Wendelin Bohmer,
• Abstract要約: 我々は,アクタ批判アルゴリズムの標準フレームワークを価値改善とともに拡張する。 このアプローチが一般化政策イテレーションの一般的な分析スキームに収束することを証明する。 実証的には、一般的なオフポリティックなアクター批判アルゴリズムTD3とSACに価値改善を組み込むことで、それぞれのベースラインのパフォーマンスを大幅に改善または一致させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.301318117172143
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To learn approximately optimal acting policies for decision problems, modern Actor Critic algorithms rely on deep Neural Networks (DNNs) to parameterize the acting policy and greedification operators to iteratively improve it. The reliance on DNNs suggests an improvement that is gradient based, which is per step much less greedy than the improvement possible by greedier operators such as the greedy update used by Q-learning algorithms. On the other hand, slow and steady changes to the policy can also be beneficial for the stability of the learning process, resulting in a tradeoff between greedification and stability. To address this tradeoff, we propose to extend the standard framework of actor critic algorithms with value-improvement: a second greedification operator applied only when updating the policy's value estimate. In this framework the agent can evaluate non-parameterized policies and perform much greedier updates while maintaining the steady gradient-based improvement to the parameterized acting policy. We prove that this approach converges in the popular analysis scheme of Generalized Policy Iteration in the finite-horizon domain. Empirically, incorporating value-improvement into the popular off-policy actor-critic algorithms TD3 and SAC significantly improves or matches performance over their respective baselines, across different environments from the DeepMind continuous control domain, with negligible compute and implementation cost.
• Abstract（参考訳）: 決定問題に対するおよそ最適な行動ポリシーを学習するために、現代のアクター批評家アルゴリズムは、行動ポリシーをパラメータ化するためにディープニューラルネットワーク(DNN)と、それを反復的に改善するためにグレディフィケーション演算子に依存している。 DNNへの依存は、勾配に基づく改善を示唆しており、これはQ-ラーニングアルゴリズムで使用されるgreedyアップデートのようなgreedier演算子による改善よりも、ステップごとのグレディよりもはるかに少ない。 一方、政策の緩やかで安定した変更は、学習プロセスの安定性にも有益であり、その結果、欲求化と安定のトレードオフをもたらす。 このトレードオフに対処するため、我々は、ポリシーの値推定を更新するときにのみ適用される第2のグレード化演算子により、アクター評論家アルゴリズムの標準フレームワークを価値改善で拡張することを提案する。 このフレームワークでは、非パラメータ化されたポリシーを評価し、パラメータ化されたアクションポリシーに対する安定した勾配に基づく改善を維持しながら、より厳密な更新を行うことができる。 このアプローチが有限ホライゾン領域における一般化政策イテレーションの一般的な分析スキームに収束することを証明する。 実証的には、一般的な非政治的アクター批判アルゴリズムであるTD3とSACに価値改善を組み込むことで、DeepMindの継続的制御ドメインとは別の環境において、それぞれのベースラインのパフォーマンスを大幅に改善または一致させ、計算と実装のコストを無視する。

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