14. 学習の擬似コード
# training loop
for (R, s, a, t) in dataloader : # dims : ( batch_size , K, dim )
a_preds = DecisionTransformer (R, s, a, t)
loss = mean (( a_preds - a )**2) # L2 loss for continuous actions
optimizer . zero_grad (); loss . backward (); optimizer . step ()
15. 評価実験
• 他のオフライン強化学習⼿法と⽐べてどんな性質があるか調べてみた
実験環境
Atari: 離散制御
Open AI gym: 連続制御
Key-to-door: 右下図のような環境
評価指標
リターンを元に正規化された指標
評価条件
TD法: 特にCQLを利⽤
模倣学習: 特にBCを利⽤
テスト時の初期リターン値
望む値
[4] Thomas Mesnard, Th ophane Weber, Fabio Viola, Shantanu Thakoor, Alaa Saade,
Anna Harutyunyan, Will Dabney, Tom Stepleton, Nicolas Heess, Arthur Guez, et al.
Counterfactual credit assignment in model-free reinforcement learning. arXiv preprint
arXiv:2011.09464, 2020
[4] より引⽤
16. 評価実験の擬似コード
# evaluation loop
target_return = 1 # for instance , expert - level return
R, s, a, t, done = [ target_return ], [env. reset ()] , [], [1] , False
while not done : # autoregressive generation / sampling
# sample next action
action = DecisionTransformer (R, s, a, t)[ -1] # for cts actions
new_s , r, done , _ = env. step ( action )
# append new tokens to sequence
R = R + [R[ -1] - r] # decrement returns -to -go with reward
s, a, t = s + [ new_s ], a + [ action ], t + [len(R)]
R, s, a, t = R[-K:], ... # only keep context length of
19. 実験結果: OpenAI Gym
• D4RLというデータセットのうち、HalfCheetah、Hopper、Walkerの運動を学習させたらしい
Medium: エキスパートに対して1/3のスコアを出す中レベル⽅策が100万回のタイムスタンプを試⾏し
たデータセット。
Medium-Replay: 最⼤40万回のタイプスタンプを中レベル⽅策で集め、リプレイさせたデータセット。
Medium-Expert: 中レベル⽅策が100万回のタイプスタンプを試⾏したデータとエキスパートが100万
回のタイプスタンプを試⾏したデータセット。
[5] Justin Fu, Aviral Kumar, Ofir Nachum, George Tucker, and Sergey
Levine. D4rl: Datasets for deep data-driven reinforcement learning. arXiv
preprint arXiv:2004.07219, 2020.
[5] より引⽤
20. 考察
• めちゃくちゃ疑問がおおい
Does Decision Transformer perform behavior cloning on a subset of the data?
How well does Decision Transformer model the distribution of returns?
What is the benefit of using a longer context length?
Does Decision Transformer perform effective long-term credit assignment?
Does Decision Transformer perform well in sparse reward settings?
Why does Decision Transformer avoid the need for value pessimism or behavior regularization?
How can Decision Transformer benefit online RL regimes?
• なので、気になった疑問だけを紹介