論文の概要: ORSO: Accelerating Reward Design via Online Reward Selection and Policy Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13837v1
• Date: Thu, 17 Oct 2024 17:55:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:20:36.313641
• Title: ORSO: Accelerating Reward Design via Online Reward Selection and Policy Optimization
• Title（参考訳）: ORSO:オンラインリワード選択とポリシー最適化によるリワード設計の高速化
• Authors: Chen Bo Calvin Zhang, Zhang-Wei Hong, Aldo Pacchiano, Pulkit Agrawal,
• Abstract要約: Online Reward Selection and Policy Optimization (ORSO)は、オンラインモデル選択問題として報酬選択を形作る新しいアプローチである。 ORSOは、人間の介入なしに有望な報酬関数を自動的に識別するために、原則化された探索戦略を採用している。 我々はIsaac Gymシミュレータを用いて,様々な連続制御タスクに対してORSOの有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.074747242532695
• License:
• Abstract: Reward shaping is a critical component in reinforcement learning (RL), particularly for complex tasks where sparse rewards can hinder learning. While shaping rewards have been introduced to provide additional guidance, selecting effective shaping functions remains challenging and computationally expensive. This paper introduces Online Reward Selection and Policy Optimization (ORSO), a novel approach that frames shaping reward selection as an online model selection problem. ORSO employs principled exploration strategies to automatically identify promising shaping reward functions without human intervention, balancing exploration and exploitation with provable regret guarantees. We demonstrate ORSO's effectiveness across various continuous control tasks using the Isaac Gym simulator. Compared to traditional methods that fully evaluate each shaping reward function, ORSO significantly improves sample efficiency, reduces computational time, and consistently identifies high-quality reward functions that produce policies comparable to those generated by domain experts through hand-engineered rewards.
• Abstract（参考訳）: リワードシェイピングは強化学習(RL)において重要な要素であり、特にスパース報酬が学習を妨げる複雑なタスクに対して重要である。 新たなガイダンスを提供するためにシェーピング報酬が導入されたが、効果的なシェーピング関数の選択は困難であり、計算コストも高い。 本稿では、オンラインモデル選択問題として、報酬選択を形作る新しいアプローチである、オンラインリワード選択とポリシー最適化(ORSO)を紹介する。 ORSOは、人間の介入なしに有望な形状の報酬関数を自動的に識別し、探索と悪用と証明可能な後悔の保証とをバランスさせる、原則化された探索戦略を採用している。 我々はIsaac Gymシミュレータを用いて,様々な連続制御タスクに対してORSOの有効性を示す。 整形報酬関数を十分に評価する従来の手法と比較して、ORSOはサンプル効率を大幅に改善し、計算時間を短縮し、手作業による報酬を通じてドメインの専門家が生成したものと同等のポリシーを生成する高品質な報酬関数を一貫して識別する。

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