저비용 효율적인 대조적 자기지도 학습을 통한 온라인 강화학습

Conceptos Básicos

본 연구는 마르코프 결정 과정(MDP) 및 마르코프 게임(MG)에서 저차원 전이 확률 모델을 가정하고, 대조적 자기지도 학습을 통해 효과적인 특징 표현을 추출하여 온라인 강화학습 알고리즘의 샘플 효율성을 향상시킨다.

Resumen

본 연구는 마르코프 결정 과정(MDP) 및 마르코프 게임(MG) 환경에서 저차원 전이 확률 모델을 가정하고, 대조적 자기지도 학습을 통해 효과적인 특징 표현을 추출하는 방법을 제안한다.

구체적으로:

1. MDP와 MG 환경에서 대조적 자기지도 학습을 통해 전이 확률 모델의 잠재 특징 표현을 학습한다.
2. 학습된 특징 표현을 활용하여 UCB(Upper Confidence Bound) 기반의 온라인 강화학습 알고리즘을 제안한다.
3. 이론적으로 제안한 알고리즘이 전이 확률 모델의 잠재 특징을 정확히 복구하고, 최적 정책 및 내쉬 균형에 대한 샘플 효율성을 달성함을 증명한다.
4. 실험을 통해 제안한 대조적 자기지도 학습 기반 강화학습 알고리즘의 효과를 입증한다.

Estadísticas

마르코프 결정 과정(MDP)에서 전이 확률 모델의 근사 오차 ζk
h는 O(log(kH|F|/δ)/k)로 bounded 됨.
마르코프 게임(MG)에서 전이 확률 모델의 근사 오차 ξk
h는 O(log(kH|F|/δ)/k)로 bounded 됨.

Citas

"본 연구는 대조적 자기지도 학습을 통해 강화학습의 샘플 효율성을 향상시키는 첫 번째 이론적 결과를 제공한다."
"제안한 UCB 기반 대조적 학습 알고리즘은 MDP와 MG 환경에서 최적 정책 및 내쉬 균형에 대해 O(1/ε^2) 샘플 복잡도를 달성한다."

Ideas clave extraídas de

Contrastive UCB

by Shuang Qiu,L... a las arxiv.org 04-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2207.14800.pdf

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