Effizienter Algorithmus zur Konvergenz eines modellfreien, entropie-regularisierten inversen Reinforcement-Lernens

Conceptos Básicos

Der Algorithmus konvergiert nachweislich zu einer Belohnung, für die der Experte nahezu optimal ist, und zu einer Richtlinienpolitik, die der Expertenpolitik nahekommt.

Resumen

Der Artikel präsentiert einen modellfreien Algorithmus für das entropie-regularisierte inverse Reinforcement-Lernen (IRL). Der Algorithmus aktualisiert die Richtlinienpolitik mit stochastischer Soft-Policy-Iteration und den Belohnungsparameter mit stochastischem Gradientenabstieg.

Die Hauptergebnisse sind:

• Der Algorithmus konvergiert zu einer Belohnung, für die der Experte ε-optimal ist, mit einer erwarteten Anzahl von O(1/ε^2) Proben des Markov-Entscheidungsprozesses (MDP).
• Mit einer erwarteten Anzahl von O(1/ε^4) Proben ist die optimale Politik, die der wiedergewonnenen Belohnung entspricht, ε-nah zur Expertenpolitik in Bezug auf den Gesamtvariationsabstand.
• Der Gesamtvariationsabstand ist eine stärkere Metrik als die in früheren Arbeiten verwendeten Metriken.

Estadísticas

Die erwartete Anzahl der Proben des MDP, um eine Belohnung zu erhalten, für die der Experte (ε + εreal)-optimal ist, beträgt O(1/ε^2).
Die erwartete Anzahl der Proben des MDP, um eine optimale Politik zu erhalten, die ε-nah zur Expertenpolitik ist, beträgt O(1/ε^4).

Citas

"Der Algorithmus konvergiert nachweislich zu einer Belohnung, für die der Experte nahezu optimal ist, und zu einer Richtlinienpolitik, die der Expertenpolitik nahekommt."
"Der Gesamtvariationsabstand ist eine stärkere Metrik als die in früheren Arbeiten verwendeten Metriken."

Ideas clave extraídas de

Convergence of a model-free entropy-regularized inverse reinforcement learning algorithm

by Titouan Rena... a las arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.16829.pdf

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