META-Learning State-based Eligibility Traces for More Sample-Efficient\n Policy Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Temporal-Difference (TD) learning is a standard and very successful\nreinforcement learning approach, at the core of both algorithms that learn the\nvalue of a given policy, as well as algorithms which learn how to improve\npolicies. TD-learning with eligibility traces provides a way to boost sample\nefficiency by temporal credit assignment, i.e. deciding which portion of a\nreward should be assigned to predecessor states that occurred at different\nprevious times, controlled by a parameter $\\lambda$. However, tuning this\nparameter can be time-consuming, and not tuning it can lead to inefficient\nlearning. For better sample efficiency of TD-learning, we propose a\nmeta-learning method for adjusting the eligibility trace parameter, in a\nstate-dependent manner. The adaptation is achieved with the help of auxiliary\nlearners that learn distributional information about the update targets online,\nincurring roughly the same computational complexity per step as the usual value\nlearner. Our approach can be used both in on-policy and off-policy learning. We\nprove that, under some assumptions, the proposed method improves the overall\nquality of the update targets, by minimizing the overall target error. This\nmethod can be viewed as a plugin to assist prediction with function\napproximation by meta-learning feature (observation)-based $\\lambda$ online, or\neven in the control case to assist policy improvement. Our empirical evaluation\ndemonstrates significant performance improvements, as well as improved\nrobustness of the proposed algorithm to learning rate variation.\n
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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 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».