論文の概要: Mitigating Partial Observability in Sequential Decision Processes via the Lambda Discrepancy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07333v3
• Date: Thu, 14 Nov 2024 22:17:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-18 15:36:45.772578
• Title: Mitigating Partial Observability in Sequential Decision Processes via the Lambda Discrepancy
• Title（参考訳）: 逐次決定過程におけるLambda Disrepancyによる部分観測可能性の緩和
• Authors: Cameron Allen, Aaron Kirtland, Ruo Yu Tao, Sam Lobel, Daniel Scott, Nicholas Petrocelli, Omer Gottesman, Ronald Parr, Michael L. Littman, George Konidaris,
• Abstract要約: 強化学習アルゴリズムは通常、環境力学と値関数がマルコフ状態表現の言葉で表現できるという仮定に依存する。 基礎となる、観測不可能な状態空間へのアクセスや知識を必要とせずに、両方の目的を達成できるメトリクスを導入します。 私たちは、$lambda$-discrepancyがすべてのMarkov決定プロセスで完全にゼロであり、ほぼ常に、部分的に観察可能な環境の幅広いクラスではゼロではないことを証明しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.348746791650335
• License:
• Abstract: Reinforcement learning algorithms typically rely on the assumption that the environment dynamics and value function can be expressed in terms of a Markovian state representation. However, when state information is only partially observable, how can an agent learn such a state representation, and how can it detect when it has found one? We introduce a metric that can accomplish both objectives, without requiring access to -- or knowledge of -- an underlying, unobservable state space. Our metric, the $\lambda$-discrepancy, is the difference between two distinct temporal difference (TD) value estimates, each computed using TD($\lambda$) with a different value of $\lambda$. Since TD($\lambda{=}0$) makes an implicit Markov assumption and TD($\lambda{=}1$) does not, a discrepancy between these estimates is a potential indicator of a non-Markovian state representation. Indeed, we prove that the $\lambda$-discrepancy is exactly zero for all Markov decision processes and almost always non-zero for a broad class of partially observable environments. We also demonstrate empirically that, once detected, minimizing the $\lambda$-discrepancy can help with learning a memory function to mitigate the corresponding partial observability. We then train a reinforcement learning agent that simultaneously constructs two recurrent value networks with different $\lambda$ parameters and minimizes the difference between them as an auxiliary loss. The approach scales to challenging partially observable domains, where the resulting agent frequently performs significantly better (and never performs worse) than a baseline recurrent agent with only a single value network.
• Abstract（参考訳）: 強化学習アルゴリズムは通常、環境力学と値関数がマルコフ状態表現の言葉で表現できるという仮定に依存する。 しかし、状態情報が部分的にしか観測できない場合、エージェントはそのような状態表現をどうやって学べばいいのか。 基礎となる、観測不可能な状態空間へのアクセスや知識を必要とせずに、両方の目的を達成できるメトリクスを導入します。 私たちの測定値である$\lambda$-discrepancyは、2つの異なる時間差(TD)値の差であり、それぞれが$\lambda$の値を持つTD($\lambda$)を使用して計算されます。 TD($\lambda{=}0$) は暗黙的なマルコフの仮定をし、TD($\lambda{=}1$) はそうでないので、これらの推定との相違は非マルコフ状態表現の潜在的指標である。 実際、$\lambda$-discrepancy はすべての Markov 決定プロセスで完全にゼロであり、部分的に観測可能な環境の広いクラスではほとんどゼロではないことを証明しています。 また、一度検出されると、$\lambda$-discrepancyを最小化することは、対応する部分観測可能性を軽減するためにメモリ関数を学ぶのに役立つことを実証的に示す。 次に、異なる$\lambda$パラメータを持つ2つの繰り返し値ネットワークを同時に構築する強化学習エージェントを訓練し、それらの差を補助損失として最小化する。 このアプローチは部分的に観測可能なドメインにスケールし、結果のエージェントは単一の値ネットワークしか持たないベースラインリカレントエージェントよりも、大幅にパフォーマンスが向上する(かつ、悪くはならない)。

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