Effiziente Analyse von REValueD für Faktorisierbare Markov-Entscheidungsprozesse

核心概念

REValueD verbessert die Leistung in hochdimensionalen diskreten Aktionsräumen.

摘要

Abstract:

• Discrete-action reinforcement learning struggles in high-dimensional spaces.
• Value-decomposition reduces overestimation bias but increases target variance.
• REValueD introduces an ensemble of critics and regularisation loss.
• Tested on DeepMind tasks, outperforms in humanoid and dog tasks.

Introduction:

• Deep reinforcement learning combines deep learning and RL for complex problems.
• Traditional algorithms fail in high-dimensional, discrete action spaces.
• DecQN algorithm uses value-decomposition to learn utility values for sub-actions.

Methodology:

• DecQN reduces overestimation bias but increases target variance.
• REValueD introduces an ensemble of critics and regularisation loss.
• Regularisation loss minimises the impact of exploratory actions on utility values.

Experiments:

• REValueD outperforms DecQN and BDQ in DM Control Suite tasks.
• Performance improves with increasing sub-actions per dimension.
• Regularisation loss enhances performance in challenging tasks.

Related Work:

• Previous research on reinforcement learning in large action spaces.
• Recent approaches address challenges in FMDPs with value-decomposition.
• Connection between FMDPs and MARL in value-decomposition.

统计

Eine kürzlich durchgeführte Studie zeigt, dass REValueD die Leistung in hochdimensionalen, diskreten Aktionsräumen verbessert.
REValueD übertrifft DecQN und BDQ in den DM Control Suite-Aufgaben.

引用

从中提取的关键见解

REValueD

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

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

更深入的查询

Wie kann die Regularisierung in REValueD die Leistung in hochdimensionalen Aktionsräumen verbessern?

Die Regularisierung in REValueD kann die Leistung in hochdimensionalen Aktionsräumen verbessern, indem sie die Auswirkungen von explorativen Aktionen in einem Dimension auf die Werte optimaler Aktionen in anderen Dimensionen mildert. In FMDPs können optimale Subaktionen in einer Dimension negativ von explorativen Subaktionen in anderen Dimensionen beeinflusst werden. Dies kann dazu führen, dass der TD-Zielwert für die optimale Subaktion in der globalen Aktion unterschätzt wird. Durch die Einführung eines Regularisierungsverlusts in REValueD wird sichergestellt, dass die Aktualisierung auf individueller Nutzerebene reguliert wird, um den Einfluss einer Aktualisierung auf spezifische Nutzen zu steuern. Dies hilft, die Werte in der Nähe der aktuellen Werte zu halten und verhindert, dass sie zu stark von diesen abweichen. Somit trägt die Regularisierung dazu bei, die Stabilität des Lernprozesses zu verbessern und die Auswirkungen von explorativen Aktionen auf optimale Subaktionen zu minimieren.

Wie beeinflusst die Ensemble-Größe die Leistung von REValueD?

Die Ensemble-Größe hat einen signifikanten Einfluss auf die Leistung von REValueD. In der Regel ist die Leistung recht robust gegenüber der Ensemble-Größe für weniger komplexe Aufgaben wie z.B. den Walker-Run. Für solche Aufgaben kann eine kleinere Ensemble-Größe die beste asymptotische Leistung erzielen. Eine höhere Ensemble-Größe kann die Varianz zu stark reduzieren, was für die Exploration nachteilig sein kann. Bei komplexeren Aufgaben wie dem Dog-Run zeigt sich jedoch, dass eine größere Ensemble-Größe die Leistung verbessern kann. In diesem Fall erreicht die Leistung von REValueD mit einer Ensemble-Größe von 15 ihren Höhepunkt. Generell kann eine kleinere Ensemble-Größe für einfachere Aufgaben vorteilhaft sein, während eine größere Ensemble-Größe die Leistung bei komplexeren Aufgaben verbessern kann.

Wie könnte die Integration von Verteilungsverstärkungslernen die Ergebnisse in FMDPs beeinflussen?

Die Integration von Verteilungsverstärkungslernen könnte die Ergebnisse in FMDPs positiv beeinflussen, indem sie die Unsicherheit, die durch explorative Subaktionen entsteht, besser bewältigen kann. Durch die Verteilungsperspektive des Lernens können die Unsicherheiten, die durch explorative Aktionen entstehen, besser gehandhabt werden. Dies kann dazu beitragen, die Stabilität des Lernprozesses zu verbessern und die Auswirkungen von explorativen Aktionen auf die optimalen Subaktionen zu mildern. Darüber hinaus kann das Verteilungsverstärkungslernen dazu beitragen, die Effizienz der Exploration zu steigern und die Genauigkeit der Schätzung der Q-Werte zu verbessern, was insgesamt zu einer besseren Leistung in FMDPs führen kann.