Automatische Anpassung der Schrittweite für den Policy-Gradienten-Algorithmus durch Verwendung des Polyak-Schrittweitenverfahrens

Centrala begrepp

Durch die Integration des Polyak-Schrittweitenverfahrens in den Policy-Gradienten-Algorithmus kann die Schrittweite automatisch angepasst werden, ohne dass eine manuelle Feinabstimmung erforderlich ist. Dies führt zu einer schnelleren Konvergenz und stabileren Strategien.

Sammanfattning

Die Studie befasst sich mit der Verbesserung des Policy-Gradienten-Algorithmus, einem weit verbreiteten und grundlegenden Algorithmus im Bereich des Verstärkungslernens (RL). Der Policy-Gradienten-Algorithmus ist für seine Konvergenzgarantien und Stabilität im Vergleich zu anderen RL-Algorithmen bekannt, wird in der Praxis jedoch oft durch die Empfindlichkeit gegenüber Hyperparametern, insbesondere der Schrittweite, beeinträchtigt.

Die Autoren schlagen die Integration des Polyak-Schrittweitenverfahrens in RL vor, um die Schrittweite automatisch anzupassen, ohne Vorkenntnisse zu benötigen. Um diese Methode an RL-Einstellungen anzupassen, werden mehrere Probleme angegangen, darunter das Fehlen von f* in der Polyak-Schrittweite.

Die Leistung des Polyak-Schrittweitenverfahrens in RL wird durch Experimente veranschaulicht, die eine schnellere Konvergenz und stabilere Strategien zeigen. Im Vergleich zu Adam, einem weit verbreiteten Optimierungsalgorithmus, erzielt die vorgeschlagene Methode eine konsistent bessere Leistung in verschiedenen RL-Umgebungen.

Statistik

Die Schrittweite des Polyak-Verfahrens nimmt im Laufe der Iterationen schnell ab, sobald der Agent eine erfolgreiche Strategie entdeckt hat, was die Stabilität der Politik gewährleistet.

Citat

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Viktiga insikter från

Enhancing Policy Gradient with the Polyak Step-Size Adaption

by Yunx... på arxiv.org 04-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.07525.pdf

Djupare frågor

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