論文の概要: Umbrella Reinforcement Learning -- computationally efficient tool for hard non-linear problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14117v1
• Date: Thu, 21 Nov 2024 13:34:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-22 15:20:12.772408
• Title: Umbrella Reinforcement Learning -- computationally efficient tool for hard non-linear problems
• Title（参考訳）: Umbrella Reinforcement Learning -- 難しい非線形問題のための計算効率の良いツール
• Authors: Egor E. Nuzhin, Nikolai V. Brilliantov,
• Abstract要約: このアプローチは、ポリシー勾配を用いてニューラルネットワークに基づいて実現される。 計算効率と実装の普遍性により、全ての最先端のアルゴリズムが利用可能であり、スパース報酬、状態トラップ、端末状態の欠如といった難しいRL問題に適用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: We report a novel, computationally efficient approach for solving hard nonlinear problems of reinforcement learning (RL). Here we combine umbrella sampling, from computational physics/chemistry, with optimal control methods. The approach is realized on the basis of neural networks, with the use of policy gradient. It outperforms, by computational efficiency and implementation universality, all available state-of-the-art algorithms, in application to hard RL problems with sparse reward, state traps and lack of terminal states. The proposed approach uses an ensemble of simultaneously acting agents, with a modified reward which includes the ensemble entropy, yielding an optimal exploration-exploitation balance.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,強化学習(RL)の難解な非線形問題を解くための,計算効率のよい新しい手法について報告する。 ここでは、計算物理学・化学の傘サンプリングと最適制御法を組み合わせる。 このアプローチは、ポリシー勾配を用いてニューラルネットワークに基づいて実現される。 計算効率と実装の普遍性により、全ての最先端のアルゴリズムが利用可能であり、スパース報酬、状態トラップ、端末状態の欠如といった難しいRL問題に適用できる。 提案手法は同時に作用するエージェントのアンサンブルを用いており、アンサンブルエントロピーを含む報酬が修正され、最適な探査・探査バランスが得られる。

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