論文の概要: Towards Understanding the Benefit of Multitask Representation Learning in Decision Process

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.00345v1
• Date: Sat, 01 Mar 2025 04:29:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:17:04.873330
• Title: Towards Understanding the Benefit of Multitask Representation Learning in Decision Process
• Title（参考訳）: 意思決定プロセスにおけるマルチタスク表現学習のメリットの理解に向けて
• Authors: Rui Lu, Yang Yue, Andrew Zhao, Simon Du, Gao Huang,
• Abstract要約: 強化学習(RL)におけるサンプル効率向上のための多タスク表現学習(MRL)が主流となっている。 本研究は,テキストを未知の非線形表現に拡張し,そのメカニズムを網羅的に分析することで,そのギャップを埋めようとしている。 我々は、この手法が、M$別のタスクを学習する際の下位境界よりも優れており、一般関数クラスにおけるMRLの有効性の最初の実証となることを正式に証明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.57497888077687
• License:
• Abstract: Multitask Representation Learning (MRL) has emerged as a prevalent technique to improve sample efficiency in Reinforcement Learning (RL). Empirical studies have found that training agents on multiple tasks simultaneously within online and transfer learning environments can greatly improve efficiency. Despite its popularity, a comprehensive theoretical framework that elucidates its operational efficacy remains incomplete. Prior analyses have predominantly assumed that agents either possess a pre-known representation function or utilize functions from a linear class, where both are impractical. The complexity of real-world applications typically requires the use of sophisticated, non-linear functions such as neural networks as representation function, which are not pre-existing but must be learned. Our work tries to fill the gap by extending the analysis to \textit{unknown non-linear} representations, giving a comprehensive analysis for its mechanism in online and transfer learning setting. We consider the setting that an agent simultaneously playing $M$ contextual bandits (or MDPs), developing a shared representation function $\phi$ from a non-linear function class $\Phi$ using our novel Generalized Functional Upper Confidence Bound algorithm (GFUCB). We formally prove that this approach yields a regret upper bound that outperforms the lower bound associated with learning $M$ separate tasks, marking the first demonstration of MRL's efficacy in a general function class. This framework also explains the contribution of representations to transfer learning when faced with new, yet related tasks, and identifies key conditions for successful transfer. Empirical experiments further corroborate our theoretical findings.
• Abstract（参考訳）: マルチタスク表現学習 (MRL) は, 強化学習 (RL) において, サンプル効率を向上させる技術として普及している。 実験的な研究により、オンラインとトランスファー学習環境内で複数のタスクを同時に行う訓練エージェントは、効率を大幅に改善できることがわかった。 その人気にもかかわらず、その運用の有効性を解明する包括的な理論的枠組みは未完成のままである。 先行分析では、エージェントが既知表現関数を持つか、どちらも実用的でない線形クラスから関数を利用するかのいずれかを主に仮定している。 現実世界のアプリケーションの複雑さは通常、ニューラルネットワークのような洗練された非線形関数を表現関数として使用する必要がある。 我々の研究は、分析をtextit{unknown non-linear}表現に拡張し、オンラインおよび転送学習環境におけるそのメカニズムを包括的に分析することによって、ギャップを埋めようとしている。 我々は,M$コンテキストブディット(MDP)を同時に演奏するエージェントが,新しい汎関数上信頼境界アルゴリズム(GFUCB)を用いて,非線形関数クラス$\Phi$から共有表現関数$\phi$を開発することを考察する。 我々は、この手法が、M$別のタスクを学習する際の下位境界よりも優れており、一般関数クラスにおけるMRLの有効性の最初の実証となることを正式に証明する。 このフレームワークはまた、新しい、しかし関連するタスクに直面した場合のトランスファー学習への表現の貢献を説明し、トランスファーを成功させるために重要な条件を特定する。 実証実験は、我々の理論的な発見をさらに裏付ける。

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