論文の概要: Decoupling regularization from the action space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05953v1
• Date: Mon, 10 Jun 2024 01:20:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-11 15:16:08.526178
• Title: Decoupling regularization from the action space
• Title（参考訳）: アクション空間からの正規化の分離
• Authors: Sobhan Mohammadpour, Emma Frejinger, Pierre-Luc Bacon,
• Abstract要約: 正規化強化学習(RL)は最適制御および逆RLにおいて牽引力を得ている。 本稿では,正則化の一貫したレベルを維持するために,正則化器を動作空間から切り離すことの重要性を示す。 静的温度選択法と動的対向法という2つの解を導入し、この問題が発生した場合に普遍的に適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.1109787273644
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Regularized reinforcement learning (RL), particularly the entropy-regularized kind, has gained traction in optimal control and inverse RL. While standard unregularized RL methods remain unaffected by changes in the number of actions, we show that it can severely impact their regularized counterparts. This paper demonstrates the importance of decoupling the regularizer from the action space: that is, to maintain a consistent level of regularization regardless of how many actions are involved to avoid over-regularization. Whereas the problem can be avoided by introducing a task-specific temperature parameter, it is often undesirable and cannot solve the problem when action spaces are state-dependent. In the state-dependent action context, different states with varying action spaces are regularized inconsistently. We introduce two solutions: a static temperature selection approach and a dynamic counterpart, universally applicable where this problem arises. Implementing these changes improves performance on the DeepMind control suite in static and dynamic temperature regimes and a biological sequence design task.
• Abstract（参考訳）: 正規化強化学習(RL)、特にエントロピー規則化学習は、最適制御および逆RLにおいて牽引力を高めている。 標準の非正規化RL法は, 動作数の変化の影響を受けていないが, 正則化RL法に深刻な影響を及ぼす可能性が示唆された。 本稿では,レギュレータをアクション空間から分離することの重要性を示す。すなわち,過剰なレギュレータ化を回避するためのアクションの数に関係なく,一貫したレギュレータレベルを維持すること。 タスク固有の温度パラメータを導入することで問題を回避することができるが、多くの場合は望ましくないものであり、アクション空間が状態依存である場合には解決できない。 状態依存のアクションコンテキストでは、異なるアクション空間を持つ異なる状態が整合的に正規化される。 静的温度選択法と動的対向法という2つの解を導入し、この問題が発生した場合に普遍的に適用する。 これらの変更を実装することで、静的および動的温度条件におけるDeepMindコントロールスイートのパフォーマンスと、生物学的シーケンス設計タスクが改善される。

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