Core Concepts
現在のオフライン強化学習アルゴリズムは、異なる形式のデータ破損に脆弱であり、特にダイナミクスの破損に対して挑戦をもたらす。Robust IQL(RIQL)は、観測正規化、Huber損失、および分位数Q推定器を組み合わせて、さまざまな種類のデータ破損に対する優れた頑健性を実証しています。
Abstract
要約:
オフラインRLは実世界で収集されたノイズや意図的なデータ破損に脆弱。
RIQLは観測正規化、Huber損失、分位数Q推定器を導入し、頑健性向上。
セグメント:
抽象: オフラインRLとその課題。
経験的観察: 現在のアルゴリズムがデータ破損に脆弱。
理論的分析: IQLの理論的ロバスト性。
RIQLアルゴリズム: 観測正規化から量子Q推定器まで。
実験結果: RIQLが他の手法よりも優れたパフォーマンスを示す。
Stats
ダイナミクス攻撃下でIQLは26.7±0.7の平均スコアを達成した。
平均スコア改善率:RIQLはIQLに比べて37.6%向上。
Quotes
"Robust IQL (RIQL) demonstrates superior performance compared to other baselines, achieving an average score improvement of 37.6% over IQL."
"RIQL consistently surpasses other baselines by a significant margin under adversarial corruption."