論文の概要: Counteractive RL: Rethinking Core Principles for Efficient and Scalable Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.15871v1
• Date: Mon, 16 Mar 2026 19:59:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-18 17:42:06.971955
• Title: Counteractive RL: Rethinking Core Principles for Efficient and Scalable Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: Counteractive RL: 効率的かつスケーラブルな深層強化学習のためのコア原則の再考
• Authors: Ezgi Korkmaz,
• Abstract要約: 本研究では,学習段階におけるエージェントと環境との相互作用に着目した。 本稿では,反作用によって得られた経験に基づく理論的に確立された新しいパラダイムを紹介する。 我々の分析と手法は、効率的な、効果的で、スケーラブルで、加速的な学習の理論的基盤を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.041484242548837
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Following the pivotal success of learning strategies to win at tasks, solely by interacting with an environment without any supervision, agents have gained the ability to make sequential decisions in complex MDPs. Yet, reinforcement learning policies face exponentially growing state spaces in high dimensional MDPs resulting in a dichotomy between computational complexity and policy success. In our paper we focus on the agent's interaction with the environment in a high-dimensional MDP during the learning phase and we introduce a theoretically-founded novel paradigm based on experiences obtained through counteractive actions. Our analysis and method provide a theoretical basis for efficient, effective, scalable and accelerated learning, and further comes with zero additional computational complexity while leading to significant acceleration in training. We conduct extensive experiments in the Arcade Learning Environment with high-dimensional state representation MDPs. The experimental results further verify our theoretical analysis, and our method achieves significant performance increase with substantial sample-efficiency in high-dimensional environments.
• Abstract（参考訳）: タスクに勝つための学習戦略が重要な成功をおさめた後、エージェントは監督なしで環境と対話することで、複雑なMDPでシーケンシャルな決定を下すことができるようになった。 しかし、強化学習政策は、高次元のMDPにおいて指数関数的に増加する状態空間に直面するため、計算複雑性と政策成功の差が生じる。 本稿では,学習段階における高次元MDPにおけるエージェントと環境との相互作用に着目し,反作用による経験に基づく理論的に確立された新しいパラダイムを提案する。 我々の分析と手法は、効率的で、効果的で、スケーラブルで、加速された学習の理論的基盤を提供する。 我々は,高次元状態表現型MDPを用いたアーケード学習環境において,広範囲にわたる実験を行った。 実験結果は,我々の理論解析をさらに検証し,本手法は高次元環境においてかなりの試料効率で顕著な性能向上を実現する。

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