観測摂動に対する強化学習のロバスト性を向上させる方法

（Improve Robustness of Reinforcement Learning against Observation Perturbations via $l_\infty$ Lipschitz Policy Networks）

ケントくん

マカセロ博士、強化学習ってなんなんだ？どうやってゲームをうまくさせるんだ？

マカセロ博士

そうじゃな、ケントくん。強化学習は、コンピュータが経験を通じて最適な行動を学ぶ技術なんじゃ。それはまるで、ゲームを通じて自分のプレイスキルを向上させるのに似ておる。今回の論文は、その学びのプロセスをもっと頑丈にする方法についてじゃ。

ケントくん

もっと頑丈にって、どういう意味なの？

マカセロ博士

今回の方法は、「観測摂動」に対してシステムをより強靭にするんじゃよ。観測摂動というのは、データのノイズや誤差のことを指すんじゃが、これをうまく処理することで、システムはちゃんとした結果を出せるようになるんじゃ。それをリプシッツ連続性という数学概念を使って安全側に保つんじゃ。

論文本文

この研究は、観測摂動に対する強化学習の政策をよりロバストにするために、$l_\infty$ リプシッツ政策ネットワークを導入する。観測摂動とは、センサーのノイズやデータの不確かさをさしており、これにより強化学習エージェントが間違った行動を選択する可能性がある。研究者たちは、リプシッツ連続性の特性を利用して、政策ネットワークが摂動に対して敏感過ぎないように設計し、ノイズに対する耐性を向上させた。

引用情報

著者情報: 著者名は省略
論文名: Improve Robustness of Reinforcement Learning against Observation Perturbations via $l_\infty$ Lipschitz Policy Networks
ジャーナル名: 未記載
出版年: 記載なし