Improving the performance of Batch-Constrained reinforcement learning in continuous action domains via generative adversarial networks
Date
Advisor
Instructor
Source Title
Print ISSN
Electronic ISSN
Publisher
Volume
Issue
Pages
Language
Type
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Abstract
The Batch-Constrained Q-learning algorithm is shown to overcome the extrapolation error and enable deep reinforcement learning agents to learn from a previously collected fixed batch of transitions. However, due to conditional Variational Autoencoders (VAE) used in the data generation module, the BCQ algorithm optimizes a lower variational bound and hence, it is not generalizable to environments with large state and action spaces. In this paper, we show that the performance of the BCQ algorithm can be further improved with the employment of one of the recent advances in deep learning, Generative Adversarial Networks. Our extensive set of experiments shows that the introduced approach significantly improves BCQ in all of the control tasks tested. Moreover, the introduced approach demonstrates robust generalizability to environments with large state and action spaces in the OpenAI Gym control suite.
Toplu-Kısıtlı Q-öğrenme (TKQ) algoritmasının, ekstrapolasyon hatasının üstesinden geldiği ve derin pekiştirmeli
öğrenme ajanlarının önceden toplanmış sabit bir deneyim kümesinden öğrenebildiği gösterilmiştir. Ancak, veri oluşturma
modülünde kullanılan Koşullu Değişken Özkodlayıcılar (KDÖ) sebebiyle TKQ algoritması daha düşük bir değişken sınırını
optimize etmektedir ve bu nedenle, büyük durum ve eylem
uzaylarına sahip ortamlara genelleştirilememektedir. Bu bildiride, derin öğrenmedeki son gelişmelerden biri olan Üretken
Çekişmeli Ağlar’ın (ÜÇA) kullanılmasıyla TKQ algoritmasının
performansının daha da geliştirilebileceği gösterilmektedir. Kapsamlı deneyler, tanıtılan yaklaşımın test edilen her bir kontrol
görevinde TKQ’yu önemli ölçüde geliştirdiğini göstermektedir.
Ayrıca tanıtılan yaklaşım, OpenAI Gym kontrol setindeki geniş
durum ve eylem boşluklarına sahip ortamlara hızlı bir genelleştirilebilirlik sergilemektedir.