Fugu-MT 論文翻訳(概要): A General Control-Theoretic Approach for Reinforcement Learning: Theory and Algorithms

論文の概要: A General Control-Theoretic Approach for Reinforcement Learning: Theory and Algorithms

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14753v2
Date: Thu, 22 Aug 2024 04:13:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-23 18:56:04.283421
Title: A General Control-Theoretic Approach for Reinforcement Learning: Theory and Algorithms
Title（参考訳）: 強化学習のための一般制御-理論的アプローチ:理論とアルゴリズム
Authors: Weiqin Chen, Mark S. Squillante, Chai Wah Wu, Santiago Paternain,
Abstract要約: 最適政策の直接学習を支援するための制御理論強化学習手法を考案する。いくつかの古典的強化学習課題に対するアプローチを実証的に評価した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.081523472610874
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We devise a control-theoretic reinforcement learning approach to support direct learning of the optimal policy. We establish various theoretical properties of our approach, such as convergence and optimality of our control-theoretic operator, a new control-policy-parameter gradient ascent theorem, and a specific gradient ascent algorithm based on this theorem. As a representative example, we adapt our approach to a particular control-theoretic framework and empirically evaluate its performance on several classical reinforcement learning tasks, demonstrating significant improvements in solution quality, sample complexity, and running time of our control-theoretic approach over state-of-the-art baseline methods.
Abstract（参考訳）: 最適政策の直接学習を支援するための制御理論強化学習手法を考案する。我々は、制御理論演算子の収束と最適性、新しい制御-政治-パラメータ勾配上昇定理、この定理に基づく特定の勾配上昇アルゴリズムなど、このアプローチの様々な理論的特性を確立する。代表的な例として、制御理論の枠組みにアプローチを適用し、古典的な強化学習タスクにおいてその性能を実証的に評価し、最先端のベースライン手法に対する制御理論のアプローチのソリューション品質、サンプルの複雑さ、実行時間を大幅に改善したことを示す。

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