未知の環境下での頑健な平均化を用いた正則化Q学習

Concetti Chiave

提案手法の2RA Q学習は、既存のQ学習手法の弱点である推定バイアスを制御可能な形で解決する。分布ロバスト推定量を用いることで、過大推定バイアスや過小推定バイアスのレベルを調整できる。

Sintesi

本論文では、新しいQ学習手法である2RA Q学習を提案している。2RA Q学習は、既存のQ学習手法の弱点である推定バイアスを原理的に解決する。

具体的には以下の特徴がある:

1. 分布ロバスト推定量を用いることで、過大推定バイアスや過小推定バイアスのレベルを調整可能。
2. 閉形式の解を持つため、Watkins' Q学習と同程度の計算コストで実行可能。
3. 正則化パラメータρと平均化パラメータNを適切に設定することで、最適Q関数への収束を保証。
4. 理論的な収束速度解析を行い、Watkins' Q学習と比べて学習率を N倍大きくすれば、同等の漸近平均二乗誤差を達成可能。
5. 数値実験の結果、提案手法が既存手法に比べて良好な性能を示すことを確認。

Statistiche

報酬関数rは有界である。
学習率αnは、Σ∞n=0αn = ∞、Σ∞n=0α2
n < ∞を満たし、(s, a) = (Sn, An)以外では0となる。

Citazioni

なし

Approfondimenti chiave tratti da

Regularized Q-learning through Robust Averaging

by Pete... alle arxiv.org 05-06-2024

https://arxiv.org/pdf/2405.02201.pdf

Domande più approfondite

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