論文の概要: Actor-Free Continuous Control via Structurally Maximizable Q-Functions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.18828v1
• Date: Tue, 21 Oct 2025 17:24:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:14.02979
• Title: Actor-Free Continuous Control via Structurally Maximizable Q-Functions
• Title（参考訳）: 構造的最大化可能なQ-Functionによるアクタフリー連続制御
• Authors: Yigit Korkmaz, Urvi Bhuwania, Ayush Jain, Erdem Bıyık,
• Abstract要約: 本稿では,Q関数の構造を再考する連続制御のための純粋に価値に基づくフレームワークを提案する。 提案するアクターフリーQ-ラーニング手法を,様々なシミュレーションタスクに対して評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7193386971098406
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Value-based algorithms are a cornerstone of off-policy reinforcement learning due to their simplicity and training stability. However, their use has traditionally been restricted to discrete action spaces, as they rely on estimating Q-values for individual state-action pairs. In continuous action spaces, evaluating the Q-value over the entire action space becomes computationally infeasible. To address this, actor-critic methods are typically employed, where a critic is trained on off-policy data to estimate Q-values, and an actor is trained to maximize the critic's output. Despite their popularity, these methods often suffer from instability during training. In this work, we propose a purely value-based framework for continuous control that revisits structural maximization of Q-functions, introducing a set of key architectural and algorithmic choices to enable efficient and stable learning. We evaluate the proposed actor-free Q-learning approach on a range of standard simulation tasks, demonstrating performance and sample efficiency on par with state-of-the-art baselines, without the cost of learning a separate actor. Particularly, in environments with constrained action spaces, where the value functions are typically non-smooth, our method with structural maximization outperforms traditional actor-critic methods with gradient-based maximization. We have released our code at https://github.com/USC-Lira/Q3C.
• Abstract（参考訳）: 価値に基づくアルゴリズムは、単純さとトレーニングの安定性のために、政治外の強化学習の基盤となる。 しかし、それらの用途は個々の状態-作用対に対するQ値の推定に依存するため、伝統的に離散的な作用空間に限られてきた。 連続的な作用空間では、作用空間全体に対するQ値の評価は計算不可能となる。 これを解決するために、一般的にアクター批判法が用いられ、批判者は政治外のデータに基づいてQ値の推定を訓練し、アクターは批評家の出力を最大化するために訓練される。 その人気にもかかわらず、これらの手法は訓練中に不安定な状態に陥ることが多い。 本研究では,Q関数の構造的最大化を再考し,効率的かつ安定した学習を可能にするための重要なアーキテクチャ的およびアルゴリズム的選択のセットを導入する,連続制御のための純粋に価値に基づくフレームワークを提案する。 提案手法は,アクターを個別に学習するコストを伴わずに,最先端のベースラインに匹敵する性能とサンプル効率を実証し,様々な標準的なシミュレーションタスクに対するアクターフリーQ-ラーニング手法の評価を行う。 特に、値関数が通常非滑らかな制約された行動空間を持つ環境では、構造的最大化を用いた手法は、勾配に基づく最大化を伴う従来のアクター批判法よりも優れる。 コードをhttps://github.com/USC-Lira/Q3Cでリリースしました。

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