論文の概要: Deterministic Exploration via Stationary Bellman Error Maximization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23840v2
• Date: Tue, 05 Nov 2024 09:52:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 14:59:23.167763
• Title: Deterministic Exploration via Stationary Bellman Error Maximization
• Title（参考訳）: 定常ベルマン誤差最大化による決定論的探索
• Authors: Sebastian Griesbach, Carlo D'Eramo,
• Abstract要約: 探索は強化学習(RL)の重要かつ特異な側面である 本稿では,後者を安定させ,決定論的探索政策に到達するための3つの修正点を紹介する。 実験結果から,本手法は高密度かつスパースな報酬設定において,$varepsilon$-greedyよりも優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.474106100512158
• License:
• Abstract: Exploration is a crucial and distinctive aspect of reinforcement learning (RL) that remains a fundamental open problem. Several methods have been proposed to tackle this challenge. Commonly used methods inject random noise directly into the actions, indirectly via entropy maximization, or add intrinsic rewards that encourage the agent to steer to novel regions of the state space. Another previously seen idea is to use the Bellman error as a separate optimization objective for exploration. In this paper, we introduce three modifications to stabilize the latter and arrive at a deterministic exploration policy. Our separate exploration agent is informed about the state of the exploitation, thus enabling it to account for previous experiences. Further components are introduced to make the exploration objective agnostic toward the episode length and to mitigate instability introduced by far-off-policy learning. Our experimental results show that our approach can outperform $\varepsilon$-greedy in dense and sparse reward settings.
• Abstract（参考訳）: 探索は、根本的オープンな問題である強化学習(RL)の重要な特徴であり、特異な側面である。 この課題に対処するいくつかの方法が提案されている。 一般的に用いられる方法は、アクションに直接ランダムノイズを注入し、エントロピーの最大化を通じて間接的に、あるいはエージェントが状態空間の新たな領域に操ることを奨励する本質的な報酬を加える。 もう1つはベルマン誤差を探索のための別の最適化目的として使うというものである。 本稿では,後者を安定させ,決定論的探索政策に到達するための3つの修正点を紹介する。 我々の別々の調査エージェントは、エクスプロイトの状況について通知され、それによって以前の経験を考慮できる。 さらに、エピソード長に対する探索目的の非依存化と、遠方政治学習によってもたらされる不安定性を軽減するために、さらなるコンポーネントが導入される。 実験結果から,本手法は高密度かつスパースな報酬設定において,$\varepsilon$-greedyよりも優れていることがわかった。

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