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Generalised Linear Models in Deep Bayesian RL with Learnable Basis Functions

μž‘μ„±μž
  • Haebom
μΉ΄ν…Œκ³ λ¦¬
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μ €μž

Jingyang You, Hanna Kurniawati

πŸ’‘ κ°œμš”

λ³Έ 논문은 κΈ°μ‘΄ λ² μ΄μ§€μ•ˆ κ°•ν™”ν•™μŠ΅(BRL) 방법둠이 전이 및 보상 λͺ¨λΈμ˜ ν˜•νƒœλ₯Ό κ°€μ •ν•˜λŠ” ν•œκ³„λ₯Ό κ·Ήλ³΅ν•˜κΈ° μœ„ν•΄ μΌλ°˜ν™” μ„ ν˜• λͺ¨λΈκ³Ό ν•™μŠ΅ κ°€λŠ₯ν•œ κΈ°μ € ν•¨μˆ˜λ₯Ό κ²°ν•©ν•œ GLiBRL을 μ œμ•ˆν•©λ‹ˆλ‹€. GLiBRL은 μž‘μ—… λ§€κ°œλ³€μˆ˜ 및 λͺ¨λΈ λ…Έμ΄μ¦ˆμ— λŒ€ν•œ μ™„μ „ν•œ λ² μ΄μ§€μ•ˆ μΆ”λ‘ κ³Ό 전이/보상 λͺ¨λΈ ν•™μŠ΅μ„ μœ„ν•œ μ •ν™•ν•œ μ£Όλ³€ κ°€λŠ₯도 평가λ₯Ό κ°€λŠ₯ν•˜κ²Œ ν•©λ‹ˆλ‹€. μ΄λŸ¬ν•œ μ ‘κ·Ό 방식은 μž‘μ—… ν‘œν˜„μ˜ λͺ…확성을 높이고 μ •μ±… μ„±λŠ₯을 ν–₯μƒμ‹œν‚€λ©°, MuJoCo 및 MetaWorld λ²€μΉ˜λ§ˆν¬μ—μ„œ μ΅œμ‹  메타-κ°•ν™”ν•™μŠ΅ 방법 λŒ€λΉ„ μ΅œλŒ€ 1.8배의 μ„±λŠ₯ ν–₯상을 λ‹¬μ„±ν–ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

πŸ”‘ μ‹œμ‚¬μ  및 ν•œκ³„

β€’
κΈ°μ‘΄ λ”₯ λ² μ΄μ§€μ•ˆ κ°•ν™”ν•™μŠ΅μ—μ„œ λ°œμƒν•˜λŠ” λͺ¨ν˜Έν•œ μž‘μ—… ν‘œν˜„ 문제λ₯Ό ν•΄κ²°ν•˜κ³ , μž‘μ—… λ§€κ°œλ³€μˆ˜μ™€ λͺ¨λΈ λ…Έμ΄μ¦ˆμ— λŒ€ν•œ μ™„μ „ν•œ λ² μ΄μ§€μ•ˆ 좔둠을 κ°€λŠ₯ν•˜κ²Œ ν•©λ‹ˆλ‹€.
β€’
μž‘μ—… ν‘œν˜„ κ°„μ˜ $\mathcal{L}_2$ 거리와 κ²½ν—˜μ  컀널 기반 λŒ€μ‘ κ°„μ˜ λ‹«νžŒ ν˜•νƒœ 관계λ₯Ό 졜초둜 μ œμ‹œν•˜λ©°, μ΄λŠ” 온라인 λ”₯ BRL λΆ„μ•Όμ˜ 이둠적 κΈ°λ°˜μ„ κ°•ν™”ν•©λ‹ˆλ‹€.
β€’
μ œμ•ˆλœ GLiBRL은 온/μ˜€ν”„ μ •μ±… κ°•ν™”ν•™μŠ΅ μ•Œκ³ λ¦¬μ¦˜ λͺ¨λ‘μ™€ μ›ν™œν•˜κ²Œ 톡합될 수 있으며, λ‹€μ–‘ν•œ λ²€μΉ˜λ§ˆν¬μ—μ„œ μƒλ‹Ήν•œ μ„±λŠ₯ ν–₯상을 λ³΄μž…λ‹ˆλ‹€.
β€’
(ν•œκ³„μ  λ˜λŠ” ν–₯ν›„ 과제) ν•™μŠ΅ κ°€λŠ₯ν•œ κΈ°μ € ν•¨μˆ˜μ˜ κ°œμˆ˜λ‚˜ ν˜•νƒœλ₯Ό μ–΄λ–»κ²Œ 효율적으둜 결정할지에 λŒ€ν•œ 좔가적인 연ꡬ가 ν•„μš”ν•  수 있으며, 더 λ³΅μž‘ν•œ ν™˜κ²½μ—μ„œμ˜ μΌλ°˜ν™” μ„±λŠ₯ 검증이 ν•„μš”ν•©λ‹ˆλ‹€.
πŸ‘
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