重度尾部分布奖励下的离线强化学习的鲁棒性

核心概念

本文提出了两种算法框架ROAM和ROOM,分别用于离线强化学习中的离线策略评估和离线策略优化。这些框架通过将中值-均值方法与离线强化学习相结合,能够有效地处理重度尾部分布的奖励,并提供对价值函数估计的不确定性量化。理论分析和大量实验结果表明,这些框架在处理重度尾部分布奖励方面优于现有方法。

摘要

本文研究了在现实世界应用中普遍存在的重度尾部分布奖励对离线强化学习的影响。

1. 离线策略评估(OPE)方面:

• 传统的拟合Q评估(FQE)算法对重度尾部分布奖励非常敏感,性能会大幅下降。
• 作者提出了ROAM框架,通过将中值-均值方法与离线强化学习相结合,能够有效地处理重度尾部分布奖励,并提供对价值函数估计的不确定性量化。

2. 离线策略优化(OPO)方面:

• 重度尾部分布奖励会进一步加剧标准强化学习算法中的过度估计问题。
• 作者提出了ROOM框架,将中值-均值方法与离线强化学习相结合,并结合悲观原则,能够同时应对重度尾部分布奖励和数据覆盖不足的问题。

3. 理论分析:

• 作者为ROAM和ROOM提供了严格的理论分析,证明了它们在处理重度尾部分布奖励方面的优势。

4. 实验结果:

• 在OpenAI Gym和D4RL基准测试中,ROAM和ROOM在处理重度尾部分布奖励方面显著优于现有方法。

总之,本文提出的ROAM和ROOM框架为离线强化学习在现实世界重度尾部分布奖励场景下的应用提供了有效的解决方案。

統計資料

重度尾部分布奖励可能由股票市场、网络路由、调度、水文、图像、音频和定位误差等各种现实世界决策系统产生。
在两臂老虎机示例中,由于次优臂的奖励估计存在较大方差,导致选择次优臂的概率并非可忽略。在重度尾部分布奖励情况下,这一问题会更加严重。

引述

"重度尾部分布奖励可能由各种现实世界决策系统产生,如股票市场、网络路由、调度、水文、图像、音频和定位误差等。"
"在两臂老虎机示例中,由于次优臂的奖励估计存在较大方差,导致选择次优臂的概率并非可忽略。在重度尾部分布奖励情况下,这一问题会更加严重。"

從以下內容提煉的關鍵洞見

Robust Offline Reinforcement learning with Heavy-Tailed Rewards

by Jin Zhu,Runz... 於 arxiv.org 04-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.18715.pdf

深入探究

如何将本文提出的ROAM和ROOM框架推广到更广泛的离线强化学习场景,例如部分观测状态或部分观测动作的情况

本文提出的ROAM和ROOM框架可以推广到更广泛的离线强化学习场景，例如部分观测状态或部分观测动作的情况。在部分观测状态的情况下，可以通过状态估计技术来填补缺失的状态信息，然后将ROAM和ROOM框架应用于完整的状态空间。对于部分观测动作的情况，可以利用动作空间的结构信息和先验知识来推断缺失的动作，然后将ROAM和ROOM框架应用于完整的动作空间。通过这种方式，可以扩展ROAM和ROOM框架的适用范围，使其适用于更多复杂的离线强化学习场景。

如何在ROAM和ROOM框架中引入先验知识,以进一步提高在重度尾部分布奖励下的性能

在ROAM和ROOM框架中引入先验知识可以进一步提高在重度尾部分布奖励下的性能。通过引入先验知识，可以在估计值函数和优化策略时更好地利用领域专家知识或历史数据。这可以帮助算法更快地收敛并更准确地估计值函数，从而提高在重度尾部分布奖励下的性能。先验知识的引入还可以帮助算法更好地处理数据不平衡或数据缺失的情况，进一步提高算法的鲁棒性和性能。

本文提出的方法是否可以应用于其他机器学习任务,如监督学习或无监督学习,以提高对重度尾部分布数据的鲁棒性

本文提出的方法可以应用于其他机器学习任务，如监督学习或无监督学习，以提高对重度尾部分布数据的鲁棒性。在监督学习中，可以将ROAM和ROOM框架应用于估计值函数或优化策略，以提高模型在重度尾部分布数据下的性能。在无监督学习中，可以利用ROAM和ROOM框架来处理重度尾部分布数据，例如在异常检测或异常值处理任务中。通过将这些框架应用于其他机器学习任务，可以提高模型对重度尾部分布数据的鲁棒性和性能，从而扩展其适用范围。