Garantías de segundo orden casi óptimas para el aprendizaje de imitación adversarial basado en modelos

En el ámbito del aprendizaje de imitación adversarial (AIL) en línea, se ha estudiado cómo un agente puede aprender de demostraciones de expertos y interactuar con el entorno en tiempo real sin acceso a recompensas. A pesar de los buenos resultados empíricos, todavía quedan lagunas por comprender, como los beneficios de la interacción en línea y el impacto de la estocasticidad en el proceso.

Para abordar estas cuestiones, se ha desarrollado un algoritmo de AIL basado en modelos (MB-AIL) que ofrece garantías de complejidad de muestra de segundo orden sin límites temporales bajo aproximaciones generales de funciones tanto para datos de expertos como para interacciones sin recompensa. Estas cotas de segundo orden proporcionan un resultado dependiente de la instancia que puede escalar con la varianza de los rendimientos bajo las políticas relevantes, ajustándose a medida que el sistema se acerca a la determinación.

Junto con las cotas de segundo orden, inferiores de información teórica en una nueva familia de instancias difíciles construidas, se demuestra que MB-AIL logra una complejidad de muestra casi óptima en cuanto a la interacción en línea (hasta factores logarítmicos) con demostraciones limitadas de expertos, equiparando la cota inferior para las demostraciones de expertos en términos de dependencia en el horizonte $H$, la precisión $\epsilon$ y la varianza de la política $\sigma^2$. Experimentos adicionales validan estos hallazgos teóricos y demuestran que una implementación práctica de MB-AIL iguala o supera la eficiencia de muestra de los métodos existentes.

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