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REValueD: Value-Decomposition for Factorisable MDPs


핵심 개념
Value-decomposition in reinforcement learning improves performance in high-dimensional discrete action spaces.
요약
Abstract: Discrete-action reinforcement learning struggles in high-dimensional spaces due to vast possible actions. Value-decomposition from multi-agent RL addresses this challenge. REValueD algorithm mitigates overestimation bias and target variance, outperforming in challenging tasks. Introduction: Deep reinforcement learning combines deep learning and RL for complex decision-making. Traditional algorithms fail in high-dimensional, discrete action spaces. Factorisable MDPs have a factorisable action space A = A1 ×...×AN. Methodology: DecQN algorithm learns utility values for sub-actions independently. DecQN reduces overestimation bias but increases target variance. Ensemble of critics in REValueD mitigates variance, regularisation loss minimizes impact of exploratory actions. Experiments: REValueD outperforms DecQN and BDQ in DeepMind Control Suite tasks. Performance improves with increasing sub-actions per dimension. Regularisation loss enhances performance in challenging tasks. Conclusion: Value-decomposition in REValueD improves performance in high-dimensional discrete action spaces. Regularisation loss and ensemble of critics address overestimation bias and target variance effectively.
통계
최근 연구에서 가치 분해를 MARL에서 가져와 단일 에이전트 FMDP에 적용했습니다. DecQN은 각 하위 액션 공간에 대한 유틸리티 값을 학습합니다. REValueD는 DecQN의 분해된 가치에 대한 타겟 분산을 줄이기 위해 평가자 앙상블을 사용합니다.
인용구
"REValueD는 고차원 이산 액션 공간에서 성능을 향상시킵니다." "DecQN은 오대추정 편향을 줄이지만 타겟 분산을 증가시킵니다." "REValueD의 정규화 손실은 탐사적 액션의 영향을 완화하는 데 도움이 됩니다."

에서 추출된 핵심 인사이트

by David Irelan... 에서 arxiv.org 03-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2401.08850.pdf
REValueD

더 깊은 문의

다중 에이전트 강화 학습에서 가치 분해의 잠재적 이점은 무엇입니까?

다중 에이전트 강화 학습에서 가치 분해는 각 서브 액션 공간에 대한 유틸리티 값을 학습하여 전역 액션의 Q-값을 추정하는 방법입니다. 이를 통해 각 서브 액션을 독립적으로 학습하면서도 전역 액션의 값을 추정할 수 있습니다. 이러한 방식은 중앙 집중식 학습과 분산 실행 패러다임에서 영감을 받았으며, 각 서브 액션의 유틸리티 값을 학습함으로써 전역 액션의 가치를 추정하는 것이 가능해집니다. 이는 전통적인 가치 기반 방법을 사용하여 고차원이고 이산적인 액션 공간을 다루는 데 효과적인 해결책을 제공합니다. 따라서 다중 에이전트 강화 학습에서 가치 분해는 복잡한 문제를 해결하는 데 유용한 방법론으로 작용합니다.

DecQN의 타겟 분산 증가는 어떻게 안정성에 영향을 미칠 수 있습니까?

DecQN의 타겟 분산 증가는 Q-러닝과 함수 근사를 결합할 때 발생하는 문제로, 이는 안정성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 높은 타겟 분산은 학습 중 불안정성을 초래할 수 있으며, 유틸리티 추정치의 변동을 증가시킬 수 있습니다. 이는 유틸리티 추정치의 변동이 더 많은 불안정성을 초래하고 학습에 부정적인 영향을 미칠 수 있다는 것을 의미합니다. 이러한 불안정성은 학습 과정에서 예기치 못한 결과를 초래할 수 있으며, 최종 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.

탐사적 액션의 영향을 완화하기 위한 REValueD의 정규화 손실은 어떻게 작동합니까?

REValueD의 정규화 손실은 탐사적 액션의 영향을 완화하기 위한 중요한 메커니즘입니다. 이 손실은 각 유틸리티 값의 업데이트에 대한 영향을 직접적으로 조절함으로써 탐사적 서브 액션의 영향을 완화합니다. 이 정규화 손실은 탐사적 서브 액션이 다른 차원에서 최적의 서브 액션의 가치에 미치는 부정적인 영향을 완화하기 위해 설계되었습니다. 이를 통해 최적 서브 액션의 유틸리티 값이 과도하게 저평가되는 것을 방지하고, 각 유틸리티 추정치의 큰 변화를 억제하여 안정적인 학습을 도모합니다. 이는 탐사적 액션의 영향을 조절하고 최적 서브 액션의 가치를 보다 정확하게 추정함으로써 학습의 효율성을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다.
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