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An Empirical Risk Minimization Approach for Offline Inverse RL and Dynamic Discrete Choice Model

Created by
  • Haebom

作者

Enoch H. Kang, Hema Yoganarasimhan, Lalit Jain

概要

この論文では、動的離散選択（DDC）モデル、つまり機械学習におけるオフライン最大エントロピー正規化逆強化学習（オフラインMaxEnt-IRL）の問題について研究します。目標は、オフライン行動データからエージェント行動を支配する報酬またはQ *関数を回復することです。線形パラメータ化された補償の制限的な仮定なしに、これらの問題を解決するためのグローバル収束ベースの傾斜降下法を提案します。この研究のノベルティは、ベルマン方程式で明示的な状態遷移確率推定を必要としない経験的リスク最小化（ERM）ベースのIRL / DDCフレームワークを導入することです。さらに、ニューラルネットワークなどの非パラメトリック推定手法と互換性があります。したがって、提案された方法は高次元、無限状態空間に拡張される可能性があります。この研究の重要な理論的洞察は、ベルマン残差がPolyak-Lojasiewicz（PL）条件（強い凸性よりも弱いが速いグローバル収束を保証するのに十分な特性）を満たすということです。一連の合成実験は、提案された方法がベンチマーク法と最先端の代替法よりも一貫して優れた性能を示したことを示しています。

Takeaways、Limitations

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Takeaways：
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線形パラメータ化された補償の制限的な仮定なしにDDCモデルを効率的に推定するグローバル収束ベースの傾斜降下法を提示します。
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明示的な状態遷移確率推定を必要としないERMベースのIRL / DDCフレームワークを導入することで、計算コストを削減し、高次元の問題に対するスケーラビリティを高めます。
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非パラメトリック推定手法との互換性により,高次元,無限状態空間への拡張性を示した。
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ベルマン残差のPL条件を満たすことで、高速グローバル収束保証を提供します。
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合成実験により,従来法と比較して優れた性能を検証した。
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Limitations：
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提案された方法の性能は合成データの実験結果に基づいており、実際のデータの検証が必要です。
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PL条件は強い凸状よりも弱い条件ですが、すべての問題に適用できるわけではありません。
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実際のアプリケーションでの計算の複雑さと拡張性のさらなる分析が必要です。
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