Hieros: Hierarchical Imagination on Structured State Space Sequence World Models
作者: Paul Mattes, Rainer Schlosser, Ralf Herbrich
分类: cs.AI
发布日期: 2023-10-08 (更新: 2024-02-18)
备注: Submitted to ICML 2024, 23 pages, 11 figures, code available at: https://github.com/Snagnar/Hieros
💡 一句话要点
提出Hieros以解决深度强化学习中的样本效率问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 深度强化学习 样本效率 世界模型 层次化策略 轨迹想象 S5层 探索能力 动态预测
📋 核心要点
- 现有的深度强化学习方法在样本效率、想象准确性和探索能力上存在显著不足，限制了其应用。
- Hieros通过层次化策略学习时间抽象的世界表示，能够在潜在空间中以多种时间尺度进行轨迹想象，从而提高训练效率。
- 实验结果显示，Hieros在Atari 100k基准测试中表现优异，超越了现有技术，并展现出更强的探索能力。
📝 摘要（中文）
现代深度强化学习（DRL）算法面临的主要挑战之一是样本效率。许多方法通过学习世界模型来完全在想象中训练代理，从而消除直接与环境交互的需求。然而，这些方法往往在想象准确性、探索能力或运行效率方面存在不足。本文提出了Hieros，一种层次化策略，能够学习时间抽象的世界表示，并在潜在空间中以多种时间尺度想象轨迹。Hieros使用基于S5层的世界模型，在训练期间并行预测下一个世界状态，并在环境交互期间进行迭代预测。由于S5层的特殊性质，我们的方法可以并行训练，并在想象过程中迭代预测下一个世界状态，从而比基于RNN的世界模型更高效地训练，并比基于Transformer的世界模型更高效地进行想象。实验结果表明，我们的方法在Atari 100k基准测试中在平均和中位数标准化人类评分方面超越了现有技术，并且我们的世界模型能够非常准确地预测复杂动态，同时在探索能力上也优于现有方法。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现代深度强化学习算法在样本效率和想象能力方面的不足，现有方法往往无法有效进行环境交互和状态预测。
核心思路：Hieros采用层次化策略，通过学习时间抽象的世界表示，能够在潜在空间中以多种时间尺度进行轨迹想象，从而提高训练效率和准确性。
技术框架：Hieros的整体架构包括S5层的世界模型，该模型在训练期间并行预测下一个世界状态，并在与环境交互时进行迭代预测。主要模块包括状态预测模块和轨迹想象模块。
关键创新：Hieros的核心创新在于使用S5层实现并行训练和迭代预测，这一设计使得其在效率上优于传统的RNN和Transformer模型。
关键设计：在模型设计中，Hieros采用了特定的损失函数以优化状态预测的准确性，同时在网络结构上利用S5层的特性实现高效的并行处理。具体参数设置和网络结构细节在论文中进行了详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在Atari 100k基准测试中，Hieros在平均和中位数标准化人类评分方面超越了现有技术，显示出显著的性能提升。此外，Hieros在复杂动态预测和探索能力方面也表现优异，展现了其在深度强化学习领域的潜力。
🎯 应用场景
Hieros的研究成果在机器人控制、游戏智能体和自动驾驶等领域具有广泛的应用潜力。通过提高样本效率和探索能力，Hieros能够加速智能体的训练过程，降低对真实环境交互的依赖，从而在复杂动态环境中实现更高效的决策和控制。
📄 摘要（原文）
One of the biggest challenges to modern deep reinforcement learning (DRL) algorithms is sample efficiency. Many approaches learn a world model in order to train an agent entirely in imagination, eliminating the need for direct environment interaction during training. However, these methods often suffer from either a lack of imagination accuracy, exploration capabilities, or runtime efficiency. We propose Hieros, a hierarchical policy that learns time abstracted world representations and imagines trajectories at multiple time scales in latent space. Hieros uses an S5 layer-based world model, which predicts next world states in parallel during training and iteratively during environment interaction. Due to the special properties of S5 layers, our method can train in parallel and predict next world states iteratively during imagination. This allows for more efficient training than RNN-based world models and more efficient imagination than Transformer-based world models. We show that our approach outperforms the state of the art in terms of mean and median normalized human score on the Atari 100k benchmark, and that our proposed world model is able to predict complex dynamics very accurately. We also show that Hieros displays superior exploration capabilities compared to existing approaches.