Algorithm-Directed Exploration for Model-Based Reinforcement Learning in Factored MDPs
Notice bibliographique
Résumé
One of the central challenges in reinforcement learning is to balance the exploration/exploitation tradeoff while scaling up to large problems. Although model-based reinforcement learning has been less prominent than value-based methods in addressing these challenges, recent progress has generated renewed interest in pursuing modelbased approaches: Theoretical work on the exploration /exploitation tradeoff has yielded provably sound model-based algorithms such as E Rmax , while work on factored MDP representations has yielded model-based algorithms that can scale up to large problems. Recently the benefits of both achievements have been combined in the algorithm of Kearns and Koller. In this paper, we address a significant shortcoming of Factored E : namely that it requires an oracle planner that cannot be feasibly implemented. We propose an alternative approach that uses a practical approximate planner, approximate linear programming, that maintains desirable properties. Further, we develop an exploration strategy that is targeted toward improving the performance of the linear programming algorithm, rather than an oracle planner. This leads to a simple exploration strategy that visits states relevant to tightening the LP solution, and achieves sample efficiency logarithmic in the size of the problem description. Our experimental results show that the targeted approach performs better than using approximate planning for implementing either Factored E or Factored Rmax .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».