In this paper, we revisit and improve the convergence of policy gradient (PG), natural PG (NPG) methods, and their variance-reduced variants, under general smooth policy parametrizations. More specifically, with the Fisher information matrix of the policy being positive definite: i) we show that a state-of-the-art variance-reduced PG method, which has only been shown to converge to stationary points, converges to the globally optimal value up to some inherent function approximation error due to policy parametrization; ii) we show that NPG enjoys a lower sample complexity; iii) we propose SRVR-NPG, which incorporates variance-reduction into the NPG update. Our improvements follow from an observation that the convergence of (variance-reduced) PG and NPG methods can improve each other: the stationary convergence analysis of PG can be applied to NPG as well, and the global convergence analysis of NPG can help to establish the global convergence of (variance-reduced) PG methods. Our analysis carefully integrates the advantages of these two lines of works. Thanks to this improvement, we have also made variance-reduction for NPG possible, with both global convergence and an efficient finite-sample complexity.


翻译:在本文中,我们重新审视并改进政策梯度、自然PG(NPG)方法及其差异减少变异的趋同性,采用一般平稳的政策平衡法。更具体地说,政策中的渔业信息矩阵是肯定的:(一) 我们表明,最新的最新(变异)差异减少PG方法仅显示会与固定点相趋同,与全球最佳值相趋同,但因政策不对称而导致某些内在功能近似误差;(二) 我们表明,NPG的抽样复杂性较低;三) 我们建议SRVR-NPG, 将差异减少纳入NPG的更新。我们之所以作出改进是因为观察到(变异)PG和NPG方法的趋同性能够相互改进:PG的固定趋同性分析也可适用于NPG, 而NPG方法的全球趋同性分析有助于建立全球(变异)方法的全球趋同性趋同性;我们的分析仔细结合了这些工程的优势,使(变异性)和变异性趋同性都有利于全球的变异性。

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