論文の概要: Benchmarks for Reinforcement Learning with Biased Offline Data and Imperfect Simulators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00806v1
• Date: Sun, 30 Jun 2024 19:22:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 01:27:27.988137
• Title: Benchmarks for Reinforcement Learning with Biased Offline Data and Imperfect Simulators
• Title（参考訳）: バイアス付きオフラインデータと不完全シミュレータを用いた強化学習のベンチマーク
• Authors: Ori Linial, Guy Tennenholtz, Uri Shalit,
• Abstract要約: 強化学習におけるオフラインデータと不完全なシミュレータを結合する4つの主な課題を概説する。 これらの課題には、シミュレータモデリングエラー、部分的な可観測性、状態と動作の相違、隠れたコンファウンディングが含まれる。 この結果から,今後の研究におけるベンチマークの必要性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.740841615738642
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In many reinforcement learning (RL) applications one cannot easily let the agent act in the world; this is true for autonomous vehicles, healthcare applications, and even some recommender systems, to name a few examples. Offline RL provides a way to train agents without real-world exploration, but is often faced with biases due to data distribution shifts, limited coverage, and incomplete representation of the environment. To address these issues, practical applications have tried to combine simulators with grounded offline data, using so-called hybrid methods. However, constructing a reliable simulator is in itself often challenging due to intricate system complexities as well as missing or incomplete information. In this work, we outline four principal challenges for combining offline data with imperfect simulators in RL: simulator modeling error, partial observability, state and action discrepancies, and hidden confounding. To help drive the RL community to pursue these problems, we construct ``Benchmarks for Mechanistic Offline Reinforcement Learning'' (B4MRL), which provide dataset-simulator benchmarks for the aforementioned challenges. Our results suggest the key necessity of such benchmarks for future research.
• Abstract（参考訳）: 多くの強化学習(RL)アプリケーションでは、エージェントが世界に簡単に振る舞うことはできない。これは自動運転車やヘルスケアアプリケーション、さらにはいくつかの推奨システムにも当てはまる。 オフラインRLは、現実世界の探索なしにエージェントを訓練する方法を提供するが、データ分散シフト、限られたカバレッジ、環境の不完全な表現のためにしばしばバイアスに直面している。 これらの問題に対処するために、シミュレーションと地上のオフラインデータを組み合わせて、いわゆるハイブリッド手法を用いて実践的な応用が試みられている。 しかし、信頼性のあるシミュレータの構築は、複雑なシステムの複雑さや欠落や不完全な情報のため、それ自体が困難であることが多い。 本研究では,RLにおけるオフラインデータと不完全なシミュレータを結合する4つの主要な課題について概説する。 RLコミュニティがこれらの問題を追求するのを助けるため、上記の課題に対するデータセット・シミュレータ・ベンチマークを提供する「機械的オフライン強化学習のためのベンチマーク」(B4MRL)を構築した。 この結果から,今後の研究におけるベンチマークの必要性が示唆された。

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