에너지 기반 강화 학습을 위한 스타인 소프트 액터 비평가

Core Concepts

에너지 기반 모델(EBM)을 사용하여 표현력 있는 확률적 정책을 학습하는 새로운 MaxEnt RL 알고리즘인 S2AC를 제안한다. S2AC는 스타인 변분 경사 하강법(SVGD)을 기반으로 정책을 모델링하여 효율적으로 정책의 엔트로피를 계산할 수 있다.

Abstract

이 논문은 에너지 기반 모델(EBM)을 사용하여 표현력 있는 확률적 정책을 학습하는 새로운 MaxEnt RL 알고리즘인 S2AC를 제안한다.
기존의 MaxEnt RL 방법들은 정책의 엔트로피를 추정하는 문제로 어려움을 겪었다. SQL은 엔트로피를 암시적으로 추정하여 계산 복잡도와 분산이 높고, SAC는 가우시안 분포와 같은 단순한 분포를 사용하여 정책의 표현력이 제한적이었다.
S2AC는 SVGD를 기반으로 정책을 모델링하여 이러한 문제를 해결한다. SVGD 업데이트 규칙의 역함수 존재성을 이용해 정책의 엔트로피를 효율적으로 계산할 수 있는 공식을 유도했다. 또한 초기 분포를 매개변수화하여 SVGD 수렴 속도를 높였다.
실험 결과, S2AC는 다목표 환경과 MuJoCo 벤치마크에서 기존 방법들보다 우수한 성능을 보였다. 특히 다목표 환경에서 S2AC는 기대 미래 엔트로피를 효과적으로 최대화하여 장애물에 강건한 정책을 학습했다.

Stats

다목표 환경에서 S2AC와 SAC-NF는 기대 미래 엔트로피를 최대화하여 왼쪽 목표(G2, G3)로 더 많은 궤적을 수렴시켰다.
MuJoCo 벤치마크에서 S2AC(ϕ, θ)는 SQL과 SAC-NF를 모든 환경에서 능가했고, SAC를 4개 환경에서 능가했다.
S2AC(ϕ, θ)의 행동 선택 런타임은 행동 차원에 선형적으로 증가했지만, 추론 시 사용되는 S2AC(ϕ, θ, ψ)는 SAC와 SQL과 유사한 수준이었다.

Quotes

"S2AC yields more optimal solutions to the MaxEnt objective than SQL and SAC in the multi-goal environment, and outperforms SAC and SQL on the MuJoCo benchmark."
"S2AC and SAC-NF are more robust to perturbations. Obstacle O is placed diagonally at [−1, 1]. Trajectories that did and did not reach the goal after hitting O are in green and red, respectively."

Key Insights Distilled From

S$^2$AC: Energy-Based Reinforcement Learning with Stein Soft Actor Critic

by Safa Messaou... at arxiv.org 05-03-2024

https://arxiv.org/pdf/2405.00987.pdf

Deeper Inquiries

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