論文の概要: Imitation Learning as Return Distribution Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.12026v1
• Date: Mon, 15 Sep 2025 15:08:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 17:26:23.360767
• Title: Imitation Learning as Return Distribution Matching
• Title（参考訳）: 帰属分布マッチングとしての模倣学習
• Authors: Filippo Lazzati, Alberto Maria Metelli,
• Abstract要約: リスク感応性強化学習(RL)エージェントの模倣学習(IL)による訓練課題について検討する。 私たちのゴールは、専門家の期待したリターンと一致するエージェントを訓練するだけでなく、リスク態度もトレーニングすることです。 RS-KTは, 動的情報を活用することにより, RS-BCよりも試料の複雑さが著しく低いことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.79354987519793
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study the problem of training a risk-sensitive reinforcement learning (RL) agent through imitation learning (IL). Unlike standard IL, our goal is not only to train an agent that matches the expert's expected return (i.e., its average performance) but also its risk attitude (i.e., other features of the return distribution, such as variance). We propose a general formulation of the risk-sensitive IL problem in which the objective is to match the expert's return distribution in Wasserstein distance. We focus on the tabular setting and assume the expert's reward is known. After demonstrating the limited expressivity of Markovian policies for this task, we introduce an efficient and sufficiently expressive subclass of non-Markovian policies tailored to it. Building on this subclass, we develop two provably efficient algorithms, RS-BC and RS-KT, for solving the problem when the transition model is unknown and known, respectively. We show that RS-KT achieves substantially lower sample complexity than RS-BC by exploiting dynamics information. We further demonstrate the sample efficiency of return distribution matching in the setting where the expert's reward is unknown by designing an oracle-based variant of RS-KT. Finally, we complement our theoretical analysis of RS-KT and RS-BC with numerical simulations, highlighting both their sample efficiency and the advantages of non-Markovian policies over standard sample-efficient IL algorithms.
• Abstract（参考訳）: リスク感応性強化学習(RL)エージェントを模倣学習(IL)を用いて訓練する際の課題について検討する。 標準のILとは異なり、我々のゴールは、専門家の期待したリターン(平均性能)にマッチするエージェントを訓練するだけでなく、リスク態度(分散など、リターン分布の他の特徴)も訓練することです。 本稿では,リスクに敏感なIL問題の一般的な定式化を提案し,ワッサーシュタイン距離における専門家の戻り分布に一致させることを目的とする。 表の設定に集中し、専門家の報酬が分かっていると仮定する。 このタスクに対するマルコフ的ポリシーの限定的な表現性を示した後、我々はそれに適した非マルコフ的ポリシーの効率的かつ十分に表現的なサブクラスを導入する。 このサブクラスをベースとして,遷移モデルが未知な場合と既知の場合の問題を解くために,RS-BC と RS-KT という証明可能な2つのアルゴリズムを開発した。 RS-KTは, 動的情報を活用することにより, RS-BCよりも試料の複雑さが著しく低いことを示す。 さらに、RS-KTのオラクルベースの変種を設計することにより、専門家の報酬が不明な環境での戻り分布マッチングのサンプル効率を実証する。 最後に、RS-KT と RS-BC の理論的解析を数値シミュレーションで補完し、サンプル効率と標準サンプル効率ILアルゴリズムに対する非マルコフポリシーの利点を強調した。

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