論文の概要: A Tutorial: An Intuitive Explanation of Offline Reinforcement Learning Theory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.07746v1
• Date: Mon, 11 Aug 2025 08:26:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-12 21:23:29.007724
• Title: A Tutorial: An Intuitive Explanation of Offline Reinforcement Learning Theory
• Title（参考訳）: 教師:オフライン強化学習理論の直観的説明
• Authors: Fengdi Che,
• Abstract要約: オフライン強化学習(RL)は,エージェントトラジェクトリの固定データセットが環境と追加のインタラクションを伴わずに与えられた場合のリターンを最適化することを目的としている。 これらの理論的洞察を実用的なアルゴリズム設計でブリッジすることは、現在も進行中の課題である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Offline reinforcement learning (RL) aims to optimize the return given a fixed dataset of agent trajectories without additional interactions with the environment. While algorithm development has progressed rapidly, significant theoretical advances have also been made in understanding the fundamental challenges of offline RL. However, bridging these theoretical insights with practical algorithm design remains an ongoing challenge. In this survey, we explore key intuitions derived from theoretical work and their implications for offline RL algorithms. We begin by listing the conditions needed for the proofs, including function representation and data coverage assumptions. Function representation conditions tell us what to expect for generalization, and data coverage assumptions describe the quality requirement of the data. We then examine counterexamples, where offline RL is not solvable without an impractically large amount of data. These cases highlight what cannot be achieved for all algorithms and the inherent hardness of offline RL. Building on techniques to mitigate these challenges, we discuss the conditions that are sufficient for offline RL. These conditions are not merely assumptions for theoretical proofs, but they also reveal the limitations of these algorithms and remind us to search for novel solutions when the conditions cannot be satisfied.
• Abstract（参考訳）: オフライン強化学習(RL)は、環境との追加的な相互作用を伴わずに、エージェントトラジェクトリの固定されたデータセットが与えられた場合のリターンを最適化することを目的としている。 アルゴリズムの開発は急速に進んでいるが、オフラインRLの基本的な課題を理解する上でも重要な理論的進歩があった。 しかし、これらの理論的洞察を実用的なアルゴリズム設計でブリッジすることは、現在も進行中の課題である。 本研究では、理論的研究から得られた重要な直観とそのオフラインRLアルゴリズムへの応用について検討する。 まず、関数表現やデータカバレッジの仮定など、証明に必要な条件を列挙する。 関数表現条件は、一般化に何を期待するかを私たちに伝え、データカバレッジの仮定は、データの品質要件を記述します。 次に、オフラインのRLが急激な量のデータなしでは解けない反例について検討する。 これらのケースは、全てのアルゴリズムで達成できないことと、オフラインRLの本質的な硬さを浮き彫りにする。 これらの課題を緩和する技術に基づいて、オフラインのRLに十分な条件について論じる。 これらの条件は単に理論的な証明の仮定であるだけでなく、これらのアルゴリズムの限界を明らかにし、条件が満たされない場合に新しい解を探すことを思い出させる。

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