論文の概要: Statistical and Algorithmic Foundations of Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.14444v1
• Date: Sat, 19 Jul 2025 02:42:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-22 20:51:31.889786
• Title: Statistical and Algorithmic Foundations of Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習の統計的・アルゴリズム的基礎
• Authors: Yuejie Chi, Yuxin Chen, Yuting Wei,
• Abstract要約: 近年,シーケンシャルラーニング (RL) が注目されている。 我々は、RLにおけるいくつかの重要な発展を紹介することを目指しており、新しいアイデアと古典的なトピックの関連を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.707617428078585
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As a paradigm for sequential decision making in unknown environments, reinforcement learning (RL) has received a flurry of attention in recent years. However, the explosion of model complexity in emerging applications and the presence of nonconvexity exacerbate the challenge of achieving efficient RL in sample-starved situations, where data collection is expensive, time-consuming, or even high-stakes (e.g., in clinical trials, autonomous systems, and online advertising). How to understand and enhance the sample and computational efficacies of RL algorithms is thus of great interest. In this tutorial, we aim to introduce several important algorithmic and theoretical developments in RL, highlighting the connections between new ideas and classical topics. Employing Markov Decision Processes as the central mathematical model, we cover several distinctive RL scenarios (i.e., RL with a simulator, online RL, offline RL, robust RL, and RL with human feedback), and present several mainstream RL approaches (i.e., model-based approach, value-based approach, and policy optimization). Our discussions gravitate around the issues of sample complexity, computational efficiency, as well as algorithm-dependent and information-theoretic lower bounds from a non-asymptotic viewpoint.
• Abstract（参考訳）: 近年,未知環境における逐次意思決定のパラダイムとして,強化学習(RL)が注目されている。 しかし、新興アプリケーションにおけるモデル複雑さの爆発と非凸性の存在は、データ収集が高価、時間を要する、あるいは高いテイク(例えば、臨床試験、自律システム、オンライン広告など)で効率的なRLを実現するという課題を悪化させる。 したがって、RLアルゴリズムのサンプルと計算効率の理解と向上は、非常に興味深い。 本稿では,RLにおけるいくつかの重要なアルゴリズム的・理論的発展を紹介し,新しいアイデアと古典的トピックの関連性を明らかにすることを目的とする。 マルコフ決定過程を中心的な数学的モデルとして使用し、いくつかの特徴的なRLシナリオ(シミュレータ付きRL、オンラインRL、オフラインRL、堅牢なRL、人間フィードバック付きRL)をカバーし、主要なRLアプローチ(モデルベースアプローチ、価値ベースアプローチ、ポリシー最適化など)を提示する。 我々は,非漸近的視点から,サンプル複雑性,計算効率,およびアルゴリズムに依存した情報理論的下界の問題について議論した。

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