論文の概要: In-Context Reinforcement Learning through Bayesian Fusion of Context and Value Prior

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.03015v1
• Date: Tue, 06 Jan 2026 13:41:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-07 17:02:12.954276
• Title: In-Context Reinforcement Learning through Bayesian Fusion of Context and Value Prior
• Title（参考訳）: Bayesian Fusion of Context and Value Priorによる文脈強化学習
• Authors: Anaïs Berkes, Vincent Taboga, Donna Vakalis, David Rolnick, Yoshua Bengio,
• Abstract要約: テキスト内強化学習は、パラメータを更新せずに、目に見えない環境への高速な適応を約束する。 本研究では,ベイズ ICRL 法である SPICE を導入し,その事前値を深層アンサンブルで学習し,テスト時に更新する。 本研究は,SPICEが準最適軌道のみに事前訓練した場合でも,帯域幅と有限水平MDPの両方において,後悔と最適動作を達成できることを証明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.21550098214227
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In-context reinforcement learning (ICRL) promises fast adaptation to unseen environments without parameter updates, but current methods either cannot improve beyond the training distribution or require near-optimal data, limiting practical adoption. We introduce SPICE, a Bayesian ICRL method that learns a prior over Q-values via deep ensemble and updates this prior at test-time using in-context information through Bayesian updates. To recover from poor priors resulting from training on sub-optimal data, our online inference follows an Upper-Confidence Bound rule that favours exploration and adaptation. We prove that SPICE achieves regret-optimal behaviour in both stochastic bandits and finite-horizon MDPs, even when pretrained only on suboptimal trajectories. We validate these findings empirically across bandit and control benchmarks. SPICE achieves near-optimal decisions on unseen tasks, substantially reduces regret compared to prior ICRL and meta-RL approaches while rapidly adapting to unseen tasks and remaining robust under distribution shift.
• Abstract（参考訳）: インコンテキスト強化学習(ICRL)は、パラメータの更新なしに、未確認環境への迅速な適応を約束するが、現在の手法はトレーニング分布を超えて改善できないか、あるいはほぼ最適なデータを必要とするため、実践的採用が制限される。 本研究では,ベイジアン ICRL 法である SPICE を導入し,ベイジアン更新によるコンテキスト内情報を用いて,深層アンサンブルによるQ値の事前学習を行い,テスト時に更新する。 準最適データのトレーニングによって生じる、貧弱な事前から回復するために、我々のオンライン推論は、探索と適応を好む上部信頼境界ルールに従っている。 また,SPICEは,準最適軌道のみに事前訓練した場合でも,確率的包帯と有限水平MDPの両面において,後悔と最適動作を達成できることを証明した。 これらの知見を,帯域幅および制御ベンチマークで実証的に検証した。 SPICE は未確認タスクのほぼ最適決定を達成し、ICRL や Meta-RL のアプローチに比べて大幅に後悔を減らし、未確認タスクに迅速に適応し、分散シフトの下で頑健なままである。

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