論文の概要: Statistical Analysis of Policy Space Compression Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.09900v1
• Date: Fri, 15 Nov 2024 02:46:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-18 15:39:40.512892
• Title: Statistical Analysis of Policy Space Compression Problem
• Title（参考訳）: 政策空間圧縮問題の統計的解析
• Authors: Majid Molaei, Marcello Restelli, Alberto Maria Metelli, Matteo Papini,
• Abstract要約: 政策探索手法は強化学習において重要であり、継続的な状態反応と部分的に観察可能な問題に対処するための枠組みを提供する。 政策圧縮による政策空間の削減は、学習プロセスを加速するための強力で報酬のないアプローチとして現れます。 この手法は方針空間をより小さく代表的な集合に凝縮し、元の効果のほとんどを維持している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.1754937830779
• License:
• Abstract: Policy search methods are crucial in reinforcement learning, offering a framework to address continuous state-action and partially observable problems. However, the complexity of exploring vast policy spaces can lead to significant inefficiencies. Reducing the policy space through policy compression emerges as a powerful, reward-free approach to accelerate the learning process. This technique condenses the policy space into a smaller, representative set while maintaining most of the original effectiveness. Our research focuses on determining the necessary sample size to learn this compressed set accurately. We employ R\'enyi divergence to measure the similarity between true and estimated policy distributions, establishing error bounds for good approximations. To simplify the analysis, we employ the $l_1$ norm, determining sample size requirements for both model-based and model-free settings. Finally, we correlate the error bounds from the $l_1$ norm with those from R\'enyi divergence, distinguishing between policies near the vertices and those in the middle of the policy space, to determine the lower and upper bounds for the required sample sizes.
• Abstract（参考訳）: 政策探索手法は強化学習において重要であり、継続的な状態反応と部分的に観察可能な問題に対処するための枠組みを提供する。 しかし、広大な政策空間を探索する複雑さは、大きな非効率をもたらす可能性がある。 政策圧縮による政策空間の削減は、学習プロセスを加速するための強力で報酬のないアプローチとして現れます。 この手法は方針空間をより小さく代表的な集合に凝縮し、元の効果のほとんどを維持している。 本研究は,この圧縮された集合を正確に学習するために必要なサンプルサイズを決定することに焦点を当てる。 我々は、真のポリシー分布と推定されたポリシー分布の類似性を測定するためにR\enyi divergenceを使用し、良い近似のための誤差境界を確立する。 解析を簡略化するために、モデルベースおよびモデルフリー設定の両方のサンプルサイズ要件を決定するために、$l_1$ normを使用します。 最後に、誤差境界を$l_1$ノルムとR\'enyiの発散と相関させ、頂点付近のポリシーとポリシー空間の中央のポリシーを区別し、必要なサンプルサイズの下限と上限を決定する。

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