Scale-free Adversarial Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2403.00930v1 📥 PDF

作者: Mingyu Chen, Xuezhou Zhang

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2024-03-01

💡 一句话要点

提出规模无关的对抗强化学习算法解决未知奖励问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 对抗强化学习 规模无关学习 马尔可夫决策过程 多臂老虎机 遗憾界限 动态调整 奖励裁剪

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有的强化学习方法在面对未知奖励规模时，难以有效收敛，导致性能不稳定。
  2. 方法要点：提出的SCB框架通过规模裁剪技术，适应不同规模的奖励，确保学习过程的稳定性和有效性。
  3. 实验或效果：在对抗MAB和MDP设置中，SCB框架实现了显著的遗憾界限，验证了其优越性。

📝 摘要（中文）

本文首次研究了在马尔可夫决策过程（MDP）中进行规模无关学习的情况，其中奖励或损失的规模对学习者来说是未知的。我们设计了一个通用的算法框架——规模裁剪界限（SCB），并在对抗多臂老虎机（MAB）和对抗MDP设置中实例化该框架。通过这一框架，我们在规模无关的对抗MAB中实现了首个最小最大最优期望遗憾界限和首个高概率遗憾界限，解决了文献中提出的一个开放问题。在对抗MDP中，我们的框架也首次提出了具有$ ilde{ ext{O}}( ext{sqrt}{T})$高概率遗憾保证的规模无关强化学习算法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在马尔可夫决策过程（MDP）中，奖励或损失规模未知的情况下，学习者如何有效学习的问题。现有方法在面对这种情况时，往往无法提供稳定的学习效果，导致性能下降。

核心思路：论文提出的核心思路是设计一个通用的算法框架——规模裁剪界限（SCB），通过对奖励进行裁剪，使得学习者能够在未知规模的情况下，依然保持有效的学习能力。这样的设计能够适应不同的奖励规模，避免了传统方法的局限性。

技术框架：SCB框架的整体架构包括两个主要模块：奖励裁剪模块和学习更新模块。奖励裁剪模块负责根据当前的学习状态动态调整奖励的规模，而学习更新模块则根据裁剪后的奖励进行策略更新。

关键创新：本文的关键创新在于首次提出了在规模无关的对抗MAB和MDP中，能够实现最小最大最优期望遗憾界限和高概率遗憾界限的算法。这一创新与现有方法的本质区别在于，SCB框架能够有效处理未知奖励规模的挑战。

关键设计：在SCB框架中，关键的参数设置包括奖励裁剪的阈值和学习率的动态调整策略。此外，损失函数的设计也考虑了不同规模奖励对学习过程的影响，以确保算法的收敛性和稳定性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SCB框架在对抗MAB和MDP设置中均实现了显著的性能提升。在对抗MAB中，首次达到了最小最大最优期望遗憾界限，而在对抗MDP中，提供了$ ilde{ ext{O}}( ext{sqrt}{T})$的高概率遗憾保证，展示了其优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括在线广告投放、金融投资决策和机器人控制等场景。在这些领域中，奖励的规模往往是不确定的，SCB框架能够提供更为稳定和高效的学习策略，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

This paper initiates the study of scale-free learning in Markov Decision Processes (MDPs), where the scale of rewards/losses is unknown to the learner. We design a generic algorithmic framework, \underline{S}cale \underline{C}lipping \underline{B}ound (\texttt{SCB}), and instantiate this framework in both the adversarial Multi-armed Bandit (MAB) setting and the adversarial MDP setting. Through this framework, we achieve the first minimax optimal expected regret bound and the first high-probability regret bound in scale-free adversarial MABs, resolving an open problem raised in \cite{hadiji2023adaptation}. On adversarial MDPs, our framework also give birth to the first scale-free RL algorithm with a $\tilde{\mathcal{O}}(\sqrt{T})$ high-probability regret guarantee.