論文の概要: Generalizing soft actor-critic algorithms to discrete action spaces
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11044v1
- Date: Mon, 8 Jul 2024 03:20:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-22 12:09:54.869035
- Title: Generalizing soft actor-critic algorithms to discrete action spaces
- Title（参考訳）: ソフトアクター批判アルゴリズムの離散的行動空間への一般化
- Authors: Le Zhang, Yong Gu, Xin Zhao, Yanshuo Zhang, Shu Zhao, Yifei Jin, Xinxin Wu,
- Abstract要約: ATARIは、強化学習(RL)研究者が学習アルゴリズムの有効性をテストするために使用する一連のビデオゲームである。
本稿では,ソフトアクター・クリティック(SAC)アルゴリズムの実用的な離散的変種を提案する。
その結果、SAC-BBFは1.045から1.088までの最先端のインタークアタイル平均値(IQM)を改善した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.52358184505975
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: ATARI is a suite of video games used by reinforcement learning (RL) researchers to test the effectiveness of the learning algorithm. Receiving only the raw pixels and the game score, the agent learns to develop sophisticated strategies, even to the comparable level of a professional human games tester. Ideally, we also want an agent requiring very few interactions with the environment. Previous competitive model-free algorithms for the task use the valued-based Rainbow algorithm without any policy head. In this paper, we change it by proposing a practical discrete variant of the soft actor-critic (SAC) algorithm. The new variant enables off-policy learning using policy heads for discrete domains. By incorporating it into the advanced Rainbow variant, i.e., the ``bigger, better, faster'' (BBF), the resulting SAC-BBF improves the previous state-of-the-art interquartile mean (IQM) from 1.045 to 1.088, and it achieves these results using only replay ratio (RR) 2. By using lower RR 2, the training time of SAC-BBF is strictly one-third of the time required for BBF to achieve an IQM of 1.045 using RR 8. As a value of IQM greater than one indicates super-human performance, SAC-BBF is also the only model-free algorithm with a super-human level using only RR 2. The code is publicly available on GitHub at https://github.com/lezhang-thu/bigger-better-faster-SAC.
- Abstract（参考訳）: ATARIは、強化学習(RL)研究者が学習アルゴリズムの有効性をテストするために使用する一連のビデオゲームである。
生のピクセルとゲームスコアのみを受信すると、エージェントはプロの人間のゲームテスターと同等のレベルまで高度な戦略を開発することを学ぶ。
理想的には、環境とのインタラクションをほとんど必要としないエージェントも必要とします。
従来の競合モデルなしのアルゴリズムでは、ポリシーヘッドを使わずに、価値の高いRainbowアルゴリズムを使用している。
本稿では,ソフトアクター・クリティック(SAC)アルゴリズムの実用的な離散的変種を提案する。
この新しい変種は、個別のドメインに対するポリシーヘッドを使用して、非政治的な学習を可能にする。
先進的なレインボー変種、すなわち ''bigger, better, faster' (BBF) に組み込むことで、結果としてSAC-BBFは1.045から1.088までの最先端のインタークアタイル平均値 (IQM) を改善し、リプレイ比 (RR) 2 のみを用いてこれらの結果を達成する。
SAC-BBFのトレーニング時間は、RR2を使用することで、BBFがRR8を用いて1.045のIQMを達成するのに要する時間の3分の1である。
1以上のIQMの値は超人的性能を示すため、SAC-BBFはRR2のみを用いた超人的レベルを持つ唯一のモデルフリーアルゴリズムである。
コードはGitHubでhttps://github.com/lezhang-thu/bigger-better-faster-SACで公開されている。
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