2021/03/22 1 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 オフライン強化学習 Offline Reinforcement Learning: Tutorial, Review, and Perspectives on Open Problems 東京工業大学 経営工学系 清原 明加

自己紹介 研究興味 • Reinforcement Learning • Off-Policy Evaluation 最近の活動 • 半熟仮想 Research Intern オフ方策評価 (OPE) • negocia Research Intern リアルタイム広告入札 (RTB) • awesome-offline-rl オフライン強化学習とオフ方策評価 について論文まとめてます 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 2 清原 明加 Haruka Kiyohara 東京工業大学 経営工学系 B3 @aiueola_ https://github.com/hanjuku-kaso/awesome-offline-rl https://sites.google.com/view/harukakiyohara

オフライン強化学習 • 強化学習をオフラインデータ上で行う． • 医療・ロボティクスなど実環境との相互作用への リスクの大きい分野で期待． 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 3 今回紹介する内容

全体の流れ • 強化学習とオフラインへの導入 • オフライン強化学習の技術課題 • 方策評価と学習上の工夫 • 今後とまとめ 紹介論文 Offline Reinforcement Learning: Tutorial, Review, and Perspectives on Open Problems, Sergey Levine, Aviral Kumar, George Tucker, Justin Fu, 2020 https://arxiv.org/abs/2005.01643 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 4

強化学習とオフラインへの導入 2021/03/22 5 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会

強化学習とは？ 教師あり学習/教師無し学習/強化学習 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 6 machine learning reinforcement supervised unsupervised Cartpole Atari breakout 碁(Go)

強化学習とは？ 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 7 状態ｓ 報酬ｒ 行動 a エージェント 環境 将来的に得られる報酬を最大化するよう，エージェント が行動方策を学習し，意思決定を最適化する．

強化学習で可能なこと 深層学習との組み合わせで，ブレイクスルーが起こった． 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 8 囲碁で世界チャンピオンに勝利 [D. Sliver+, 2016] https://www.bbc.com/news/technology-35785875 データセンターの冷却電力効率化 [J. Gao, 2016] https://deepmind.com/blog/article/deepmind-ai- reduces-google-data-centre-cooling-bill-40 ニューラルネットの構造最適化 [B. Zoph & Q. V. Le, 2016] 道具を使ってかくれんぼ [B. Baker+, 2016]

強化学習の定式化 • 目的関数(最大化) • 履歴(trajectory)確率分布 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 9 時間割引累積報酬 行動方策 状態遷移確率 総積なのが後々重要に

強化学習のtaxonomy 今回はモデルフリーを主に扱う． 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 10 強化学習 モデルベース モデルフリー 方策ベース Actor-Critic オンライン オフポリシー 価値ベース

方策ベース 方策にパラメタを導入し，目的関数の勾配で更新． 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 11 行動の相対的な良さ 状態を訪れた時の平均報酬 方策に従ったtrajectoryによる将来報酬 ・ 現在の方策に従い rolloutでデータ収集

価値ベース 価値の概念を導入し，価値関数をパラメタ化して近似． (即時報酬にならなくても，将来報酬に繋がる状態/行動には価値がある) 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 12 状態価値 行動価値

TD学習 状態と行動の価値の式から，ベルマン方程式が得られる． argmax方策とすると，価値関数はベルマン最適方程式の 右辺左辺の誤差でTD(temporal difference)学習． 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 13 うまく選べているかが重要 buffer 過去の経験からサンプリングして学習

Actor-Critic • 方策と価値関数の両方にパラメタを導入． • 価値関数(Critic)で評価した相対的な方策(Actor)の良さ を基に，目的関数の勾配で方策更新． 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 14 Criticによる

強化学習の特徴 • 方策を基にオンラインでのデータ収集が必要． • 貪欲的な方策では局所最適になってしまうので， 適度に探索を行いながら学習．(主に価値ベース) 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 15 オンライン オフポリシー 活用 1-ε 探索 ε 方策ベース 価値ベース epsilon greedy

実応用での課題 強化学習を応用したい場面 • 医療 • 自動運転 • ロボティクス • 広告配信 • オンラインでの探索には危険や経済損失が伴う． • 目的関数を少し変えるたびに学習し直す必要． 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 16 [A. Kendall+, 2019] [H. Zhu+, 2017] オンラインではなく，オフラインでやりたい！

オフライン強化学習 強化学習デプロイ時にリスク(e.g., 安全面の懸念)/ コスト(e.g., 潜在顧客への機会損失)が大きい分野で期待． 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 17 オフライン強化学習では，実環境とのインテラクションが不要で， 一度別のポリシーで集めたデータセットのみで学習できる！ あり ←オンラインでの環境との作用→ なし オンライン オフポリシー オフライン

オフライン強化学習 強化学習デプロイ時にリスク(e.g., 安全面の懸念)/ コスト(e.g., 潜在顧客への機会損失)が大きい分野で期待． 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 18 オフライン強化学習では，実環境とのインテラクションが不要で， 一度別のポリシーで集めたデータセットのみで学習できる！ あり ←オンラインでの環境との作用→ なし オンライン オフポリシー オフライン 以降では，以下の名称で定義： データ収集時の方策 𝝅 𝜷 を behavior policy, 新たに学習/評価したい方策 𝝅(𝝅 𝜽 ) を current policy / evaluation policy.

使えるデータ 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 19 (過去の系列に依存した)状態遷移 次の状態と報酬は選んだ行動に依存 (=選ばれた行動以外の場合が分からない) 行動方策 状態遷移確率 behavior policyに依存した(i.i.d.でない)偏ったデータ収集に

ここまでのまとめ • 環境との相互作用を行いながら学習 → 従来のオンライン/オフポリシー強化学習 • オンラインでの学習や探索は，リスク/コストの懸念 → オフライン強化学習のモチベーション • エージェントの行動に依存した反実仮想な状況 • i.i.d.でない偏ったデータ収集 → オフライン強化学習の技術的課題と面白さ 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 20

オフライン強化学習の技術課題 2021/03/22 21 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会

オフラインでやりたいこと • 方策の評価 / 最適方策の選択 複数の与えられた方策に対し”仮にオンラインで動かし た”ときの方策のパフォーマンスをオフラインで評価 • 新たな方策の学習 behavior policyによって集められたデータのみを使って， オフラインで新たな(より良い)方策を学習 → 分布シフトの影響により，簡単にはいかない 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 22

オフライン特有の分布シフト 例えば， から始まる10個のログデータがあるとき． 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 23 8 2 5 3 データが多いので 間違えにくい データが少ないので 間違えやすい 2 0 behavior policy current policyが データと違うtrajectoryを選ぶとどうなる？

分布シフトの発生 1. 方策の分布シフト behavior policyと違う方策を選択 2. 状態の分布シフト behavior policyと状態遷移/生成確率が異なる 3. 価値関数/期待報酬の予測エラー データが少ないと学習できない 反実仮想 + i.i.d.でない，データの特性に起因． 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 24

評価時の分布シフト 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 25 評価したいのは”仮にオンラインで動かしたとしたら” ある方策のパフォーマンスはどの程度になりそうか？ オフラインのデータセットでは評価したい方策と確率分布が異なる behavior policyが集めたbiasedなデータしか手に入らないので， 単純にrolloutして期待報酬を求めるのはNG!

学習時の分布シフト • 方策ベース 評価時同様，単純な方法では勾配がbiasedに． • 価値ベース 価値関数の予測誤差の問題が深刻に． 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 26 out-of-distributionなペアがあると， 過大評価してうまくいかない可能性 そもそもロスを計算するための データサンプルの生成確率も異なる [A. Kumar, 2019] Data-Driven Deep Reinforcement Learning. https://bair.berkeley.edu/blog/2019/12/05/bear/ [A. Kumar, 2019]

一般的なオフポリシーとの違い • 経験バッファは 𝜋 𝛽 によるデータ(更新されない)． • 価値関数を楽観的に見積もった場合，オンラインの データ収集により修正できない． 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 27 蓄積 エージェントの行動経験 経験バッファ Q-network サンプリング して学習 推定価値 データ収集はオンライン 分布シフトにより， 楽観的に見積もる可能性 × × オフラインの致命的な欠点

“unlearning” effect 強化学習の場合，強い時系列依存性下で分布シフトが 発生するため，データサイズを増やしても汎化しない． 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 28 実際どれくらい うまくいっているか エージェントがどれくらい うまくいっていると思っているか (価値関数) データサイズ10万 [A. Kumar+, 2019] Stabilizing Off-Policy Q-Learning via Bootstrapping Error Reduction. https://arxiv.org/abs/1906.00949 [A. Kumar+, 2019]

分布シフトの理論的な深刻さ behavior policyが最適という強い仮定を置いた時， 方策の汎化誤差 に対するリグレットの上界 • 完全オフラインの場合 • オンラインでのデータ収集を許した場合 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 29 時系列が長くなるほど2乗オーダーが問題に (一度間違えると以降のステップも間違え続けるため) current policyの選んだ行動が最適解(=behavior policy)と一致しなかった回数 [S. Ross+, 2011] A Reduction of Imitation Learning and Structured Prediction to No-Regret Online Learning. https://arxiv.org/abs/1011.0686

ここまでのまとめ • オフライン強化学習では，分布シフトへの対処が鍵． • 方策の分布シフト (行動選択確率の違い) • 状態の分布シフト (状態生成確率の違い) • これは，データの特性に起因． • 方策に対し観測が反実仮想になっている • behavior policyによって集められ偏りがある → 分布シフトがある状況でどうすれば強化学習できる？ 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 30

方策評価と学習上の工夫 2021/03/22 31 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会

オフラインでやりたいこと(再掲) • 方策の評価 / 最適方策の選択 複数の与えられた方策に対し”仮にオンラインで動かし た”ときの方策のパフォーマンスをオフラインで評価 • 新たな方策の学習 behavior policyによって集められたデータのみを使って， オフラインで新たな(より良い)方策を学習 → 分布シフトがある中で，うまく行うには？ 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 32

オフラインでやりたいこと(再掲) • 方策の評価 / 最適方策の選択 複数の与えられた方策に対し”仮にオンラインで動かし た”ときの方策のパフォーマンスをオフラインで評価 • 新たな方策の学習 behavior policyによって集められたデータのみを使って， オフラインで新たな(より良い)方策を学習 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 33 まずはオフライン評価について紹介します

評価したいのは”仮にオンラインで動かしたとしたら” ある方策のパフォーマンスはどの程度になりそうか？ 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 34 オフラインのデータセットでは確率分布が異なる behavior policyが集めたbiasedなデータで評価する必要 → データの観測確率をunbiasedに補正したい！ 期待報酬のオフライン評価 (再掲)

オフライン評価の手法 あ 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 35 Importance Sampling Marginalized Importance Sampling State Marginal Step-Importance Sampling Weighted-Importance Sampling Doubly Robust Estimator State-Action Marginal Many methods to acquire marginal distribution.. 𝝅による補正 データ生成確率 による補正 Many more statistically advanced estimators..

オフライン評価の手法 あ 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 36 Importance Sampling Marginalized Importance Sampling State Marginal Weighted-Importance Sampling Step-Importance Sampling Doubly Robust Estimator State-Action Marginal Many more statistically advanced estimators.. Many methods to acquire marginal distribution.. 𝝅による補正 データ生成確率 による補正

Importance Sampling (IS) trajectoryの観測確率が方策に依存するため， 報酬観測確率をunbiasedに補正！ 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 37 総積により指数関数的に重みが変化 → varianceが非常に大きいという問題が.. [D. Precup+, 2000] Eligibility Traces for Off-Policy Policy Evaluation. https://scholarworks.umass.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1079&context=cs_faculty_pubs

Step Importance Sampling (step-IS) 強化学習の状態遷移はそれまでの方策に依存するため， 報酬の観測されるstepまでの確率をunbiasedに補正！ → varianceを軽減する方法を考えたい..！ 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 38 多少軽減されるが，まだvarianceが大きい [D. Precup+, 2000] Eligibility Traces for Off-Policy Policy Evaluation. https://scholarworks.umass.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1079&context=cs_faculty_pubs

Weighted Importance Sampling (WIS) self-normalizeすると，varianceが多少小さくなる． (biasedだが，consistent) → unbiasedなままvarianceを小さくできる方法はあるか？ 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 39 重み和で割る [D. Precup+, 2000] Eligibility Traces for Off-Policy Policy Evaluation. https://scholarworks.umass.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1079&context=cs_faculty_pubs

variance軽減のための工夫 再帰的に見たときのstep-IS 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 40 [N. Jiang & L. Li, 2016] Doubly Robust Off-policy Value Evaluation for Reinforcement Learning. https://arxiv.org/abs/1511.03722 ベースラインとの誤差を重みづけ 推定価値 ※t期より先の期待報酬を求める再帰式． t=0のとき，step-ISの式に一致． ベースラインの推定量を導入！

Doubly Robust Estimator (DR) behavior policyが既知 or 推定報酬が正確ならunbiased！ さらに，理論的にvarianceも軽減可能． → その他にも統計的に優れた推定量が沢山．(今日は割愛) 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 41 再帰式を解いて得たもの [N. Jiang & L. Li, 2016] Doubly Robust Off-policy Value Evaluation for Reinforcement Learning. https://arxiv.org/abs/1511.03722

DRのvariance比較 再帰式でのstep-ISのvariance 再帰式でのDRのvariance 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 42 [N. Jiang & L. Li, 2016] Doubly Robust Off-policy Value Evaluation for Reinforcement Learning. https://arxiv.org/abs/1511.03722 ベースラインの推定価値がaccurateなら分散が小さくなる！

オフライン評価の手法 (再掲) あ 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 43 Importance Sampling Marginalized Importance Sampling State Marginal Step-Importance Sampling Weighted-Importance Sampling Doubly Robust Estimator State-Action Marginal Many methods to acquire marginal distribution.. 𝝅による補正 データ生成確率 による補正 Many more statistically advanced estimators..

Marginalized Importance Sampling 方策重みを毎期掛け合わせると指数的にvarianceが増大 するので，周辺化による補正でvarianceを押さえる． • state marginal importance ratio • state-action marginal importance ratio 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 44 [R. Sutton+, 2016] An Emphatic Approach to the Problem of Off-Policy Temporal-Difference Learning. https://arxiv.org/abs/1503.04269 [R. Zhang+, 2020] GenDICE: Generalized Offline Estimation of Stationary Values. https://arxiv.org/abs/2002.09072 ベルマン方程式の更新式を用いて求められる．

オフラインでやりたいこと(再掲) • 方策の評価 / 最適方策の選択 複数の与えられた方策に対し”仮にオンラインで動かし た”ときの方策のパフォーマンスをオフラインで評価 • 新たな方策の学習 behavior policyによって集められたデータのみを使って， オフラインで新たな(より良い)方策を学習 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 45 今回は価値ベースについて紹介します

オフラインでの方策ベース 勾配推定もunbiasedに補正したいが， varianceが問題になるので正則化項を加える． 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 46 重みが大きくなりすぎるのを抑制するための正則化項 [S. Levine and K. Vladlen, ICML’13] Guided Policy Search. http://proceedings.mlr.press/v28/levine13.pdf

オフラインでの価値ベース 価値関数の近似エラーが問題になるので， 1. 分布シフトを抑制する方策を学習したい 2. 価値関数の不確実性を評価して利用したい 3. 価値関数がエラーを起こしにくい学習法を考えたい 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 47 [A. Kumar, 2019] [A. Kumar, 2019] Data-Driven Deep Reinforcement Learning. https://bair.berkeley.edu/blog/2019/12/05/bear/

オフラインでの価値ベース 価値関数の近似エラーが問題になるので， 1. 分布シフトを抑制する方策を学習したい 2. 価値関数の不確実性を評価して利用したい 3. 価値関数がエラーを起こしにくい学習法を考えたい 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 48

Policy Constraints ダイバージェンスの制約を満たす範囲で方策を最適化． 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 49 current policyとbehavior policyの乖離を防ぐ ダイバージェンス(分布間距離)制約 [N. Jaques+, 2019] Way Off-Policy Batch Deep Reinforcement Learning of Implicit Human Preferences in Dialog. https://arxiv.org/abs/1907.00456 safe! risky..

Policy Penalty 現在の方策だけでなく，将来の方策の乖離を招く行動も 抑制するため，報酬にペナルティ項を追加． 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 50 方策乖離ペナルティ [Y. Wu+, 2019] Behavior Regularized Offline Reinforcement Learning. https://arxiv.org/abs/1911.11361 将来の分まで加味 safe! risky..

Support • ダイバージェンスだとbehavior policyが uniform randomなどの場合，current policy のエントロピーが必要以上に増大． → current policyは最適でない， 過度に確率的な方策に． • 代替案として，behavior policyの確率が閾値以下の場合 のみを制約項に含めるよう，supportを用いる． 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 51 behavior policyの経験が少なすぎる 場合だけ方策乖離と見なす [A. Kumar+, 2019] Stabilizing Off-Policy Q-Learning via Bootstrapping Error Reduction. https://arxiv.org/abs/1906.00949 緑の確率分布(方策)は 悪くないはずでは？ →が，分布間距離は大

オフラインでの価値ベース(再掲) 価値関数の近似エラーが問題になるので， 1. 分布シフトを抑制する方策を学習したい 2. 価値関数の不確実性を評価して利用したい 3. 価値関数がエラーを起こしにくい学習法を考えたい 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 52

Uncertainty Estimation • 直接的な方策制約ではなく，価値関数の予測不確実性 を評価してそれを基に意思決定を行う． • 不確実性を考慮した上で行動価値の推定下界を最大化． 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 53 不確実性項 bootstrap ensembleによる分散などで評価 [I. Osband+, 2016] Deep Exploration via Bootstrapped DQN. https://arxiv.org/abs/1602.04621

オフラインでの価値ベース(再掲) 価値関数の近似エラーが問題になるので， 1. 分布シフトを抑制する方策を学習したい 2. 価値関数の不確実性を評価して利用したい 3. 価値関数がエラーを起こしにくい学習法を考えたい 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 54

Conservative Q-Learning 価値関数が過度に悲観的にならないよう，過大評価を 抑制しつつもバランスをとる． 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 55 ある方策上(最悪ケース)での過大評価を抑制 観測点では楽観的に TD誤差は最小化 [A. Kumar+, 2020] Conservative Q-Learning for Offline Reinforcement Learning. https://arxiv.org/abs/2006.04779

今後とまとめ 2021/03/22 56 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会

今後のオフライン強化学習 まだまだ課題が山積み！ • オフラインでのハイパラチューニングをどうするか． • オンラインでのデプロイ時に初期挙動が不安定に． • behavior policyにかなり学習結果が依存． しかし，使えると嬉しい応用場面も沢山！ • 医療の意思決定 • 自動運転やロボット制御 • 推薦システムや広告配信の最適化 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 57

まとめ • 強化学習をonline interactionからdata drivenへ • 反実仮想な条件下での推論問題 ログデータからは，エージェントが違う行動を取った 場合，状態遷移と報酬がどうなっていたか分からない． • 分布シフトへの対応 • Importance Sampling • Policy Penalty / Uncertainty Estimation / Conservative Q-Learning • 課題も多いが，これからの発展に期待！ 今日はオフライン強化学習の導入部分を紹介しました．発展的な内容は， ぜひ awesome-offline-rl の論文/tutorial などチェックしてみてください！ 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 58

awesome-offline-rlの紹介 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 59

ありがとうございました！ 2021/03/22 60 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会

Appendix 2021/03/22 61 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会

分布シフトの発生 方策の分布シフトは，状態の分布シフトにどの程度 影響を与えるのか？ つまり，out-of-distributionなデータ領域に行かないため には厳しめに方策の分布シフトを抑制する必要がある． 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 62 2乗オーダーが問題に

モデルベースの分布シフト • 状態遷移をモデル化するモデルベースでは，教師あり 学習ライクに学習でき，データ効率が良い． • 状態遷移確率の予測誤差に対して，方策価値過大評価 の上界は以下で与えられ，やはり課題がある． 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 63 方策の分布シフトに起因 (2乗オーダーが問題に！) モデル(状態)の 分布シフトに起因 状態遷移確率予測の最大誤差 [M. Janner+, 2019] When to Trust Your Model: Model-Based Policy Optimization. https://arxiv.org/abs/1906.08253

オフライン強化学習の評価 • データセット上ではうまくいくのに，実際の環境では 失敗するケースの分析を行いたい． • どのようなbehavior policyを使用するのが良いか議論． • ドメイン毎に評価方法や学習困難性が異なる可能性も． データセット公開やベンチマーキングの動きも． • D4RL • RL Unplugged • NeoRL • DOPE 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 64 [J. Fu+, 2020] D4RL: Datasets for Deep Data-Driven Reinforcement Learning. https://arxiv.org/abs/2004.07219 [C. Gulcehre+, 2020] RL Unplugged: Benchmarks for Offline Reinforcement Learning. https://arxiv.org/abs/2006.13888 [R. Qin+, 2021] NeoRL: A Near Real-World Benchmark for Offline Reinforcement Learning. https://arxiv.org/abs/2102.00714 [J. Fu+, 2021] Benchmarks for Deep Off-Policy Evaluation. https://openreview.net/forum?id=kWSeGEeHvF8

知見の応用が期待される分野 • Causal Inference 状態遷移と報酬がどのように決まるか因果推論 • Uncertainty Estimation 不確実性の効率的な見積もり • Density Estimation 方策や状態の確率分布の密度推定 • Generative Modeling 状態遷移確率のモデリング • Distributional Robustness 方策の分布としてものロバスト化 • Invariance 分散を小さくするための工夫 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 65

ちなみに，盛り上がってます！ • NeurIPS’20 Tutorial on OfflineRL • NeurIPS’20 OfflineRL Workshop • Conference on RL4RealLife (2020) • トップ会議のsubmissionも沢山 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 66

もっと色々知りたい人へ 2021/03/22 67 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会

強化学習 (1/3) • Reinforcement Learning: An Introduction • R. S. Sutton and A. G. Barto 著． • 強化学習の王道的な教科書．pdfが公開されている． • Reinforcement Learning • Phil Winder 著． • O’Reillyによる，強化学習について基礎から実用的な話題まで網羅的 にまとめられている教科書． • 強化学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) • 森村 哲郎 著． • 強化学習について基礎から要点を，数式ベースで解説する教科書． 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 68

強化学習 (2/3) • CS285 Deep Reinforcement Learning • UC Berkeleyの，強化学習について基礎から発展まで網羅的な講義． • オフライン強化学習は第15回． • Reinforcement Learning Lecture Series 2018 • DeepMindが公開する，UCLで行われた，強化学習についての網羅的 な講義． • Spinning Up in Deep RL • OpenAIが強化学習の概要や主要論文など幅広くまとめているDocs． • 主要アルゴリズムの実装の演習(と答え)なども用意されている． 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 69

強化学習 (3/3) • Lil’Log #Reinforcement Learning • Lilian Weng氏が個人的に書きためているブログ． • 特に A (Long) Peek into Reinforcement Learning と Policy Gradient Algorithms はベーシックな強化学習を網羅的にまとめている． • その他の記事は，より発展的な内容をテーマごとに紹介している． • 強化学習の基礎と深層強化学習（東京大学 松尾研究室 深層強化学習サマースクール講義資料） • Shota Imai氏による強化学習の基礎から発展的な内容まで網羅的に まとめられたスライド． 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 70

オフライン強化学習 (1/2) • Offline Reinforcement Learning: Tutorial, Review, and Perspectives on Open Problems • Sergey Levine, Aviral Kumar, George Tucker, and Justin Fu. • オフライン強化学習について王道的なチュートリアル論文． • 本スライドもこの論文を参考に作成した． • Offline Reinforcement Learning: From Algorithms to Practical Challenges • Aviral Kumar and Sergey Levine両氏によるNeurIPS2020での チュートリアル講演． • オフライン強化学習について網羅的なばかりでなく，Colabでの演習 まで公開されている． 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 71

オフライン強化学習 (2/2) • A Gentle Introduction to Offline Reinforcement Learning • Sergey Levine氏による，“non-technical”な形で (本人tweetより) オフライン強化学習の概観や重要性を解説した講演動画． • d3rlpy: An offline deep reinforcement learning library • Takuma Seno氏による，主要なオフライン強化学習アルゴリズムを 実装し公開しているライブラリ． • オフライン強化学習を実際に動かしてみたい人向き． 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 72

参考文献 2021/03/22 73 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会

参考文献 (1/6) Sergey Levine, Aviral Kumar, George Tucker, and Justin Fu. “Offline Reinforcement Learning: Tutorial, Review, and Perspectives on Open Problems”. arXiv preprint, 2020. https://arxiv.org/abs/2005.01643 [A. Kumar+, 2019] Aviral Kumar, Justin Fu, George Tucker, and Sergey Levine. “Stabilizing Off-Policy Q-Learning via Bootstrapping Error Reduction”. NeurIPS, 2019. https://arxiv.org/abs/1906.00949 [S. Ross+, 2011] Stephane Ross, Geoffrey J. Gordon, and J. Andrew Bagnell. “A Reduction of Imitation Learning and Structured Prediction to No-Regret Online Learning”. AISTATS, 2011. https://arxiv.org/abs/1011.0686 [D. Precup+, 2000] Doina Precup, Richard S. Sutton, and Satinder P. Singh. “Eligibility Traces for Off-Policy Policy Evaluation”. ICML, 2000. https://scholarworks.umass.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1079&context=cs_fac ulty_pubs [N. Jiang & L. Li, 2016] Nan Jiang and Lihong Li. “Doubly Robust Off-policy Value Evaluation for Reinforcement Learning”. ICML, 2016. https://arxiv.org/abs/1511.03722 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 74

参考文献 (2/6) [R. Sutton+, 2016] Richard S. Sutton, A. Rupam Mahmood, and Martha White. “An Emphatic Approach to the Problem of Off-Policy Temporal-Difference Learning”. JMLR, 2016. https://arxiv.org/abs/1503.04269 [R. Zhang+, 2020] Ruiyi Zhang, Bo Dai, Lihong Li, and Dale Schuurmans. “GenDICE: Generalized Offline Estimation of Stationary Values”. ICLR, 2020. https://arxiv.org/abs/2002.09072 [S. Levine & K. Vladlen, 2013] Sergey Levine and Vladlen Koltun. “Guided Policy Search”. ICML, 2013. http://proceedings.mlr.press/v28/levine13.html [N. Jaques+, 2019] Natasha Jaques, Asma Ghandeharioun, Judy Hanwen Shen, Craig Ferguson, Agata Lapedriza, Noah Jones, Shixiang Gu, and Rosalind Picard. “Way Off-Policy Batch Deep Reinforcement Learning of Implicit Human Preferences in Dialog”. arXiv preprint, 2019. https://arxiv.org/abs/1907.00456 [Y. Wu+, 2019] Yifan Wu, George Tucker, and Ofir Nachum. “Behavior Regularized Offline Reinforcement Learning”. arXiv preprint, 2019. https://arxiv.org/abs/1911.11361 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 75

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参考文献 (4/6) [C. Gulcehre+, 2020] Caglar Gulcehre, Ziyu Wang, Alexander Novikov, Tom Le Paine, Sergio Gomez Colmenarejo, Konrad Zolna, Rishabh Agarwal, Josh Merel, Daniel Mankowitz, Cosmin Paduraru, Gabriel Dulac-Arnold, Jerry Li, Mohammad Norouzi, Matt Hoffman, Ofir Nachum, George Tucker, Nicolas Heess, and Nando de Freitas. “RL Unplugged: Benchmarks for Offline Reinforcement Learning”. arXiv preprint, 2020. https://arxiv.org/abs/2006.13888 [A. Kumar, 2019] A. Kumar. “Data-Driven Deep Reinforcement Learning”. BAIR blog, 2019. https://bair.berkeley.edu/blog/2019/12/05/bear/ [A. Kendall+, 2019] Alex Kendall, Jeffrey Hawke, David Janz, Przemyslaw Mazur, Daniele Reda, John-Mark Allen, Vinh-Dieu Lam, Alex Bewley, and Amar Shah. “Learning to Drive in a Day”. ICRA, 2019. https://arxiv.org/abs/1807.00412 [H. Zhu+, 2017] Han Zhu, Junqi Jin, Chang Tan, Fei Pan, Yifan Zeng, Han Li, and Kun Gai. “Optimized Cost per Click in Taobao Display Advertising”. KDD, 2017. https://arxiv.org/abs/1703.02091 [B. Zoph & Q. V. Le, 2016] Barret Zoph and Quoc V. Le. “Neural Architecture Search with Reinforcement Learning”. ICLR, 2016. https://arxiv.org/abs/1611.01578 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 77

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参考文献 (6/6) [J. Fu+, 2021] Justin Fu, Mohammad Norouzi, Ofir Nachum, George Tucker, ziyu wang, Alexander Novikov, Mengjiao Yang, Michael R Zhang, Yutian Chen, Aviral Kumar, Cosmin Paduraru, Sergey Levine, and Thomas Paine. “Benchmarks for Deep Off-Policy Evaluation”. https://openreview.net/forum?id=kWSeGEeHvF8 2021/03/22 オフライン強化学習チュートリアル @ 強化学習若手の会 79