論文の概要: On The Sample Complexity Bounds In Bilevel Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.17644v1
• Date: Sat, 22 Mar 2025 04:22:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:38:21.198428
• Title: On The Sample Complexity Bounds In Bilevel Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 両レベル強化学習におけるサンプル複雑度境界について
• Authors: Mudit Gaur, Amrit Singh Bedi, Raghu Pasupathu, Vaneet Aggarwal,
• Abstract要約: 二段階強化学習(BRL)は、生成的AIアライメントを研究するための強力な数学的枠組みとして登場した。 BRL に対する最初のサンプル複雑性結果を示し,エプシロン-4$ の限界を達成した。 この結果は、標準的な二段階最適化問題にまで拡張され、実際的な意味に関する興味深い理論的な貢献をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.239015146313136
• License:
• Abstract: Bilevel reinforcement learning (BRL) has emerged as a powerful mathematical framework for studying generative AI alignment and related problems. While several principled algorithmic frameworks have been proposed, key theoretical foundations, particularly those related to sample complexity, remain underexplored. Understanding and deriving tight sample complexity bounds are crucial for bridging the gap between theory and practice, guiding the development of more efficient algorithms. In this work, we present the first sample complexity result for BRL, achieving a bound of $\epsilon^{-4}$. This result extends to standard bilevel optimization problems, providing an interesting theoretical contribution with practical implications. To address the computational challenges associated with hypergradient estimation in bilevel optimization, we develop a first-order Hessian-free algorithm that does not rely on costly hypergradient computations. By leveraging matrix-free techniques and constrained optimization methods, our approach ensures scalability and practicality. Our findings pave the way for improved methods in AI alignment and other fields reliant on bilevel optimization.
• Abstract（参考訳）: 二段階強化学習(BRL)は、生成的AIアライメントと関連する問題を研究するための強力な数学的枠組みとして登場した。 いくつかの原理的なアルゴリズムフレームワークが提案されているが、重要な理論基盤、特にサンプルの複雑さに関連するものは未解明のままである。 厳密なサンプル複雑性境界の理解と導出は、理論と実践の間のギャップを埋め、より効率的なアルゴリズムの開発を導くために不可欠である。 本研究では、BRL に対する最初のサンプル複雑性結果を示し、$\epsilon^{-4}$ を満たす。 この結果は、標準的な二段階最適化問題にまで拡張され、実際的な意味に関する興味深い理論的な貢献をもたらす。 双レベル最適化における過次推定に伴う計算問題に対処するため,コストのかかる過次計算に依存しない1次 Hessian-free アルゴリズムを開発した。 行列のない手法と制約付き最適化手法を利用することで、我々の手法はスケーラビリティと実用性を保証する。 我々の発見は、AIアライメントやその他の分野において、双方向の最適化に依存した手法の改善の道を開いた。

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