LLM推論初出 7/7 02:53
ベルマン完全性なしでの適合占有率評価
Fitted Occupancy-Ratio Evaluation without Bellman Completeness
https://export.arxiv.org/api/query2026/7/7
AI要約
FOREは、オフラインRLにおける分布シフトを補正する fitted occupancy-ratio evaluation 手法。Bellman再帰のアドジョイントを用いて割引率を特徴づけ、各イテレーションで単一層の密度比目的関数を解く。
AI要点
- FOREは、オフライン強化学習における分布シフトを補正する手法である。
- ベルマン完全性なしで適合占有率評価を行う。
- Bellman再帰のアドジョイントを用いて割引率を特徴づけ、単一層の密度比目的関数を解く。
- オフラインデータのみで、より頑健な強化学習ポリシーの学習を可能にする。
なぜ重要か
オフライン強化学習において、学習データと実環境の分布のずれ(分布シフト)による性能低下を防ぐことで、実世界への適用可能性を高めることができるため。