論文の概要: In-Trajectory Inverse Reinforcement Learning: Learn Incrementally From An Ongoing Trajectory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15612v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 03:16:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:17:28.806705
• Title: In-Trajectory Inverse Reinforcement Learning: Learn Incrementally From An Ongoing Trajectory
• Title（参考訳）: In-Trajectory Inverse Reinforcement Learning: In-Trajectory Inverse Reinforcement Learning:incrementally from an Ongoing Trajectory
• Authors: Shicheng Liu, Minghui Zhu,
• Abstract要約: 逆強化学習(IRL)は報酬関数とそれに対応するポリシーを学習することを目的としている。 現在のIRLの作業は、学習するために少なくとも1つの完全な軌跡を集めるのを待つ必要があるため、進行中の軌跡から漸進的に学習することはできない。 本稿では,現在進行中の軌跡の初期状態対を観察しながら,報酬関数と対応する政策を学習する問題について考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.438810967483438
• License:
• Abstract: Inverse reinforcement learning (IRL) aims to learn a reward function and a corresponding policy that best fit the demonstrated trajectories of an expert. However, current IRL works cannot learn incrementally from an ongoing trajectory because they have to wait to collect at least one complete trajectory to learn. To bridge the gap, this paper considers the problem of learning a reward function and a corresponding policy while observing the initial state-action pair of an ongoing trajectory and keeping updating the learned reward and policy when new state-action pairs of the ongoing trajectory are observed. We formulate this problem as an online bi-level optimization problem where the upper level dynamically adjusts the learned reward according to the newly observed state-action pairs with the help of a meta-regularization term, and the lower level learns the corresponding policy. We propose a novel algorithm to solve this problem and guarantee that the algorithm achieves sub-linear local regret $O(\sqrt{T}+\log T+\sqrt{T}\log T)$. If the reward function is linear, we prove that the proposed algorithm achieves sub-linear regret $O(\log T)$. Experiments are used to validate the proposed algorithm.
• Abstract（参考訳）: 逆強化学習(IRL)は、専門家の証明された軌道に最も適合する報酬関数と対応するポリシーを学習することを目的としている。 しかしながら、現在のIRL作業は、学習するために少なくとも1つの完全な軌跡を集めるのを待つ必要があるため、進行中の軌跡から漸進的に学習することはできない。 このギャップを埋めるために,本論文では,現在進行中の軌道の初期状態-作用対を観察し,新たな状態-作用対が観測された場合に,学習した報酬と方針を更新し続けるとともに,報酬関数と対応する方針を学習する問題を考察する。 この問題をオンライン二段階最適化問題として定式化し、上層部はメタ正規化項の助けを借りて、新たに観測された状態-動作ペアに従って学習報酬を動的に調整し、下層部は対応するポリシーを学習する。 この問題を解決する新しいアルゴリズムを提案し、そのアルゴリズムがサブ線形局所後悔$O(\sqrt{T}+\log T+\sqrt{T}\log T)$を達成することを保証している。 報酬関数が線型であれば、提案アルゴリズムはサブ線形後悔を$O(\log T)$とする。 提案アルゴリズムを検証するために実験が用いられる。

関連論文リスト

• A Novel Variational Lower Bound for Inverse Reinforcement Learning [5.370126167091961]
  逆強化学習(IRL)は、専門家の軌道から報酬関数を学習しようとする。 IRL(VLB-IRL)のための新しい変分下界について述べる。 本手法は,学習した報酬関数の下で報酬関数とポリシーを同時に学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-07T03:50:43Z)
• Horizon-free Reinforcement Learning in Adversarial Linear Mixture MDPs [72.40181882916089]
  我々のアルゴリズムが $tildeObig((d+log (|mathcalS|2 |mathcalA|))sqrtKbig)$ regret with full-information feedback, where $d$ is the dimension of a known feature mapping is linearly parametrizing the unknown transition kernel of the MDP, $K$ is the number of episodes, $|mathcalS|$ and $|mathcalA|$ is the standardities of the state and action space。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-15T05:37:32Z)
• Maximum-Likelihood Inverse Reinforcement Learning with Finite-Time Guarantees [56.848265937921354]
  逆強化学習(IRL)は報酬関数と関連する最適ポリシーを回復することを目的としている。 IRLの多くのアルゴリズムは本質的にネスト構造を持つ。 我々は、報酬推定精度を損なわないIRLのための新しいシングルループアルゴリズムを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-04T17:13:45Z)
• Provably Efficient Offline Reinforcement Learning with Trajectory-Wise Reward [66.81579829897392]
  我々はPessimistic vAlue iteRaTionとrEward Decomposition (PARTED)という新しいオフライン強化学習アルゴリズムを提案する。 PartEDは、最小2乗ベースの報酬再分配を通じて、ステップごとのプロキシ報酬に軌道を分解し、学習したプロキシ報酬に基づいて悲観的な値を実行する。 私たちの知る限りでは、PartEDは、トラジェクティブな報酬を持つ一般のMDPにおいて、証明可能な効率のよい最初のオフラインRLアルゴリズムである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-13T19:11:22Z)
• Randomized Exploration for Reinforcement Learning with General Value Function Approximation [122.70803181751135]
  本稿では,ランダム化最小二乗値反復(RLSVI)アルゴリズムに着想を得たモデルレス強化学習アルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは,スカラーノイズを用いたトレーニングデータを簡易に摂動させることにより,探索を促進する。 我々はこの理論を、既知の困難な探査課題にまたがる実証的な評価で補完する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-15T02:23:07Z)
• Improved Regret Bound and Experience Replay in Regularized Policy Iteration [22.621710838468097]
  無限ホライゾンマルコフ決定過程(mdps)における学習アルゴリズムを関数近似を用いて検討する。 まず、ほぼ同一の仮定の下で、Politexアルゴリズムの後悔解析を$O(T3/4)$から$O(sqrtT)$にシャープできることを示す。 その結果、計算効率の良いアルゴリズムに対して、最初の高い確率の$o(sqrtt)$ regretバウンドが得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-25T00:55:07Z)
• Online Markov Decision Processes with Aggregate Bandit Feedback [74.85532145498742]
  本稿では,オンライン有限水平マルコフ決定過程の新たな変種について検討する。 各エピソードにおいて、学習者は、エピソードの選択した方針によって実現された軌道に沿って蓄積された損失を被り、総括的盗聴フィードバックを観察する。 我々の主な結果は計算効率のよいアルゴリズムで、$O(sqrtK)$ regret for this set, where $K$ is the number of episodes。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-31T16:49:07Z)
• Efficient Learning in Non-Stationary Linear Markov Decision Processes [17.296084954104415]
  非定常線形(低ランク)マルコフ決定過程(MDP)におけるエピソード強化学習の研究 OPT-WLSVI は最小二乗の重み付け値に基づく楽観的なモデルフリーのアルゴリズムであり、指数重み付けを用いて過去のデータをスムーズに忘れる。 我々のアルゴリズムは、各時点で最高のポリシーと競合するときに、$d$$$widetildemathcalO(d5/4H2 Delta1/4 K3/4)$で上限付けられた後悔を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-24T11:02:45Z)
• Policy Gradient for Continuing Tasks in Non-stationary Markov Decision Processes [112.38662246621969]
  強化学習は、マルコフ決定プロセスにおいて期待される累積報酬を最大化するポリシーを見つけることの問題を考える。 我々は、ポリシーを更新するために上昇方向として使用する値関数の偏りのないナビゲーション勾配を計算する。 ポリシー勾配型アルゴリズムの大きな欠点は、定常性の仮定が課せられない限り、それらがエピソジックなタスクに限定されていることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-16T15:15:42Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。