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Policy Expansion for Bridging Offline-to-Online Reinforcement Learning

Created by
  • Haebom

作者

Haichao Zhang, We Xu, Haonan Yu

概要

本論文では,オフラインデータを用いた事前学習と強化学習を利用したオンライン微調整を組み合わせて制御方針を学習する新しい方法を提示した。既存のオンライン学習の初期段階でオフラインポリシーの有用な行動が損なわれる可能性があるという問題を解決するために、オフラインで学習されたポリシーをポリシーセットの1つの候補ポリシーとして使用し、追加の学習を担当する別のポリシーを追加してポリシーセットを拡張する技術を提案します。両方のポリシーは環境と対話するように適応的に設定され、オフラインポリシーはオンライン学習中も完全に維持されます。これにより、オフラインポリシーの有用な行動を維持しながら自然に探索に参加できるようにし、新しく追加されたポリシーを通じて新しい有用な行動を学習することができます。いくつかのタスクの実験結果は、提案された方法の効果を示しています。

Takeaways、Limitations

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Takeaways:
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オフライン事前学習とオンライン微調整の利点を組み合わせて、サンプル効率とパフォーマンスを向上させる新しい方法を紹介します。
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オフラインポリシーの有用な行動をオンライン学習の過程で保存する効果的な戦略を提供します。
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適応的なポリシー設定により、オフラインポリシーの自然な探索参加と新しい行動学習を可能にします。
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さまざまなタスクで効果を検証し、実用性を実証します。
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Limitations:
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提案された方法のパフォーマンス向上が特定の作業や環境に限定される可能性があります。
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ポリシーセットのサイズや構成方法によってパフォーマンスが異なる場合があり、最適な設定を見つけるのは難しい場合があります。
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実験結果は特定の環境でのみ提示されたので、より広範な環境での一般化性能を評価する必要がある。
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