論文の概要: Tackling Long-Horizon Tasks with Model-based Offline Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00699v1
- Date: Sun, 30 Jun 2024 13:44:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-04 01:57:25.947973
- Title: Tackling Long-Horizon Tasks with Model-based Offline Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: モデルに基づくオフライン強化学習による長期タスクの処理
- Authors: Kwanyoung Park, Youngwoon Lee,
- Abstract要約: 本稿では,長期タスク性能を向上させる新しいモデルベースオフラインRL手法であるLow expectile Q-learning(LEQ)を提案する。
実験の結果,LEQ は従来のモデルベースオフライン RL 手法よりも長軸タスクの方が有意に優れていた。
LEQはNeoRLベンチマークとD4RL MuJoCo Gymタスクにおける最先端のモデルベースおよびモデルフリーのオフラインRLメソッドに匹敵するパフォーマンスを実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.345851712811528
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Model-based offline reinforcement learning (RL) is a compelling approach that addresses the challenge of learning from limited, static data by generating imaginary trajectories using learned models. However, it falls short in solving long-horizon tasks due to high bias in value estimation from model rollouts. In this paper, we introduce a novel model-based offline RL method, Lower Expectile Q-learning (LEQ), which enhances long-horizon task performance by mitigating the high bias in model-based value estimation via expectile regression of $\lambda$-returns. Our empirical results show that LEQ significantly outperforms previous model-based offline RL methods on long-horizon tasks, such as the D4RL AntMaze tasks, matching or surpassing the performance of model-free approaches. Our experiments demonstrate that expectile regression, $\lambda$-returns, and critic training on offline data are all crucial for addressing long-horizon tasks. Additionally, LEQ achieves performance comparable to the state-of-the-art model-based and model-free offline RL methods on the NeoRL benchmark and the D4RL MuJoCo Gym tasks.
- Abstract（参考訳）: モデルベースオフライン強化学習(RL)は、学習モデルを用いて仮想軌道を生成することにより、限られた静的データから学習する際の課題に対処する魅力的なアプローチである。
しかし、モデルロールアウトからの価値推定のバイアスが高いため、長い水平タスクを解くには不十分である。
本稿では,新しいモデルベースオフラインRL手法であるLow expectile Q-learning (LEQ)を導入し,$\lambda$-returnsの予測回帰によるモデルベース値推定の高バイアスを緩和することにより,長期タスク性能を向上させる。
実験の結果,LEQは従来のモデルベースオフラインRL手法よりも,例えばD4RLのAntMazeタスクや,モデルフリーアプローチのパフォーマンスのマッチングや超越といった長軸タスクの方が優れていた。
我々の実験は、予測回帰、$\lambda$-returns、オフラインデータに対する批判的トレーニングが、長い水平タスクに対処するために重要であることを示した。
さらにLEQは、NeoRLベンチマークとD4RL MuJoCo Gymタスクにおける最先端のモデルベースおよびモデルフリーオフラインRLメソッドに匹敵するパフォーマンスを実現している。
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