Fugu-MT 論文翻訳(概要): Logit Dynamics in Softmax Policy Gradient Methods

論文の概要: Logit Dynamics in Softmax Policy Gradient Methods

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.12912v1
Date: Sun, 15 Jun 2025 17:02:39 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-06-17 17:28:47.100749
Title: Logit Dynamics in Softmax Policy Gradient Methods
Title（参考訳）: ソフトマックス政策勾配法におけるロジットダイナミクス
Authors: Yingru Li,
Abstract要約: 我々は、ロジット更新ベクトルのL2ノルムの正確な公式を導出する。本分析により,政策信頼度によって学習行動が自動的に調節される,固有の自己統制機構が明らかとなった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6317061277457001
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We analyzes the logit dynamics of softmax policy gradient methods. We derive the exact formula for the L2 norm of the logit update vector: $$ \|\Delta \mathbf{z}\|_2 \propto \sqrt{1-2P_c + C(P)} $$ This equation demonstrates that update magnitudes are determined by the chosen action's probability ($P_c$) and the policy's collision probability ($C(P)$), a measure of concentration inversely related to entropy. Our analysis reveals an inherent self-regulation mechanism where learning vigor is automatically modulated by policy confidence, providing a foundational insight into the stability and convergence of these methods.
Abstract（参考訳）: 我々は,ソフトマックスポリシー勾配法のロジットダイナミクスを解析する。 $$ \|\Delta \mathbf{z}\|_2 \propto \sqrt{1-2P_c + C(P)} $$$ この方程式は、更新の大きさが選択されたアクションの確率(P_c$)とポリシーの衝突確率(C(P)$)によって決定されることを示す。本分析は,学習行動が政策信頼度によって自動的に調節される固有の自己規制機構を明らかにし,これらの手法の安定性と収束性に関する基礎的な知見を提供する。

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