Off-Policy Actor-Critic with Emphatic Weightings
Notice bibliographique
Résumé
A variety of theoretically-sound policy gradient algorithms exist for the on-policy setting due to the policy gradient theorem, which provides a simplified form for the gradient. The off-policy setting, however, has been less clear due to the existence of multiple objectives and the lack of an explicit off-policy policy gradient theorem. In this work, we unify these objectives into one off-policy objective, and provide a policy gradient theorem for this unified objective. The derivation involves emphatic weightings and interest functions. We show multiple strategies to approximate the gradients, in an algorithm called Actor Critic with Emphatic weightings (ACE). We prove in a counterexample that previous (semi-gradient) off-policy actor-critic methods--particularly Off-Policy Actor-Critic (OffPAC) and Deterministic Policy Gradient (DPG)--converge to the wrong solution whereas ACE finds the optimal solution. We also highlight why these semi-gradient approaches can still perform well in practice, suggesting strategies for variance reduction in ACE. We empirically study several variants of ACE on two classic control environments and an image-based environment designed to illustrate the tradeoffs made by each gradient approximation. We find that by approximating the emphatic weightings directly, ACE performs as well as or better than OffPAC in all settings tested.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».