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講演抄録/キーワード
講演名 2011-06-21 14:15
Analysis and Improvement of Policy Gradient Estimation
Tingting ZhaoHirotaka HachiyaGang NiuMasashi SugiyamaTokyo Inst. of Tech.IBISML2011-12
抄録 (和) Policy gradient is a useful model-free reinforcement learning approach,
but it tends to suffer from instability of gradient estimates.
In this paper, we analyze and improve the stability of policy gradient methods. We first prove that the variance of gradient estimates in the PGPE (policy gradients with parameter-based exploration) method is smaller than that of the classical REINFORCE method under a mild assumption. We then derive the optimal baseline for PGPE, which contributes to further reducing the variance. We also theoretically show that PGPE with the optimal baseline is more preferable than REINFORCE with the optimal baseline in terms of the variance of gradient estimates.
Finally, we demonstrate the usefulness of the improved PGPE method through experiments. 
(英) Policy gradient is a useful model-free reinforcement learning approach,
but it tends to suffer from instability of gradient estimates.
In this paper, we analyze and improve the stability of policy gradient methods. We first prove that the variance of gradient estimates in the PGPE (policy gradients with parameter-based exploration) method is smaller than that of the classical REINFORCE method under a mild assumption. We then derive the optimal baseline for PGPE, which contributes to further reducing the variance. We also theoretically show that PGPE with the optimal baseline is more preferable than REINFORCE with the optimal baseline in terms of the variance of gradient estimates.
Finally, we demonstrate the usefulness of the improved PGPE method through experiments.
キーワード (和) Reinforcement Learning / Policy gradients / Optimal Baseline / / / / /  
(英) Reinforcement Learning / Policy gradients / Optimal Baseline / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 111, no. 87, IBISML2011-12, pp. 83-89, 2011年6月.
資料番号 IBISML2011-12 
発行日 2011-06-13 (IBISML) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685    Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード IBISML2011-12

研究会情報
研究会 IBISML  
開催期間 2011-06-20 - 2011-06-21 
開催地(和) 武田ホール 
開催地(英) Takeda Hall 
テーマ(和) 機械学習とその応用 
テーマ(英) Machine learning and its applications 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2011-06-IBISML 
本文の言語 英語 
タイトル(和)  
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Analysis and Improvement of Policy Gradient Estimation 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) Reinforcement Learning / Reinforcement Learning  
キーワード(2)(和/英) Policy gradients / Policy gradients  
キーワード(3)(和/英) Optimal Baseline / Optimal Baseline  
キーワード(4)(和/英) /  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 趙 テイテイ / Tingting Zhao / チョウ テイテイ
第1著者 所属(和/英) 東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: Tokyo Inst. of Tech.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 八谷 大岳 / Hirotaka Hachiya / ハチヤ ヒロタカ
第2著者 所属(和/英) 東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: Tokyo Inst. of Tech.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 牛 剛 / Gang Niu / ギャン ニウ
第3著者 所属(和/英) 東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: Tokyo Inst. of Tech.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 杉山 将 / Masashi Sugiyama / スギヤマ マサシ
第4著者 所属(和/英) 東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: Tokyo Inst. of Tech.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2011-06-21 14:15:00 
発表時間 30分 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IBISML2011-12 
巻番号(vol) vol.111 
号番号(no) no.87 
ページ範囲 pp.83-89 
ページ数
発行日 2011-06-13 (IBISML) 


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