Exploring Parity Challenges in Reinforcement Learning through Curriculum Learning with Noisy Labels

📄 arXiv: 2312.05379v2 📥 PDF

作者: Bei Zhou, Soren Riis

分类: cs.AI

发布日期: 2023-12-08 (更新: 2024-01-14)

💡 一句话要点

提出带噪声标签的课程学习方法，探索强化学习在奇偶性挑战中的问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 强化学习 课程学习 噪声标签 策略游戏 奇偶性挑战

📋 核心要点

  1. 现有强化学习方法在解决具有奇偶性挑战的策略游戏时，容易受到噪声标签的影响，导致策略学习困难。
  2. 论文提出一种基于课程学习框架的模拟学习过程，并引入噪声标签，模拟自博弈学习的复杂环境。
  3. 实验结果表明，即使少量标签噪声也会显著降低神经网络识别有效策略的能力，尤其是在复杂游戏局面中。

📝 摘要（中文）

本文深入研究了强化学习（RL）在策略游戏中的应用，特别是那些具有奇偶性挑战的游戏，例如围棋和象棋的特定局面，以及更广泛的公正游戏。我们提出了一种模拟学习过程，该过程构建于课程学习框架内，并使用带噪声的标签进行增强，以模拟自博弈学习场景的复杂性。这种方法彻底分析了神经网络（NN）如何从基本到越来越复杂的游戏位置进行适应和演变。我们的实证研究表明，即使是最小的标签噪声也会显著阻碍神经网络识别有效策略的能力，并且这种困难会随着游戏位置复杂性的增加而加剧。这些发现强调了对强化学习训练中高级方法的需求，特别是针对噪声评估所带来的障碍。开发此类方法不仅对于提高神经网络在具有重要奇偶性元素的策略游戏中的熟练程度至关重要，而且对于提高强化学习系统在各种复杂环境中的弹性和效率也至关重要。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决强化学习在具有奇偶性挑战的策略游戏中，由于噪声标签的存在而导致的策略学习困难问题。现有方法在处理此类问题时，对噪声标签的鲁棒性不足，容易陷入局部最优解，难以学习到有效的策略。

核心思路：论文的核心思路是通过课程学习的方式，从简单到复杂地训练神经网络，并引入噪声标签来模拟真实自博弈学习环境中的不确定性。通过逐步增加游戏位置的复杂性和噪声水平，使神经网络能够更好地适应噪声环境，学习到更鲁棒的策略。

技术框架：整体框架包含以下几个主要阶段：1) 课程设计：根据游戏位置的复杂程度，设计一系列课程，从简单到复杂。2) 模拟学习：在每个课程中，使用强化学习算法训练神经网络，并引入一定比例的噪声标签。3) 评估：定期评估神经网络在不同课程上的性能，并根据性能调整课程难度和噪声水平。

关键创新：论文的关键创新在于将课程学习与噪声标签相结合，模拟了真实自博弈学习环境中的复杂性和不确定性。这种方法能够有效地提高神经网络对噪声标签的鲁棒性，并学习到更有效的策略。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 课程难度的设计：根据游戏位置的特征（例如棋子数量、局面复杂度等）来确定课程难度。2) 噪声标签的引入方式：随机选择一定比例的标签，并将其替换为错误的标签。3) 损失函数的设计：使用标准的强化学习损失函数，例如交叉熵损失或均方误差损失。

📊 实验亮点

实验结果表明，即使是最小的标签噪声也会显著阻碍神经网络识别有效策略的能力，并且这种困难会随着游戏位置复杂性的增加而加剧。这表明在具有奇偶性挑战的策略游戏中，噪声标签是一个重要的挑战，需要进一步研究更鲁棒的强化学习算法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种具有奇偶性挑战的策略游戏，例如围棋、象棋等。通过提高强化学习算法对噪声标签的鲁棒性，可以提升AI在这些游戏中的表现，并为开发更智能的博弈AI提供理论基础。此外，该方法还可以推广到其他存在噪声数据的强化学习任务中，例如机器人控制、自动驾驶等。

📄 摘要（原文）

This paper delves into applying reinforcement learning (RL) in strategy games, particularly those characterized by parity challenges, as seen in specific positions of Go and Chess and a broader range of impartial games. We propose a simulated learning process, structured within a curriculum learning framework and augmented with noisy labels, to mirror the intricacies of self-play learning scenarios. This approach thoroughly analyses how neural networks (NNs) adapt and evolve from elementary to increasingly complex game positions. Our empirical research indicates that even minimal label noise can significantly impede NNs' ability to discern effective strategies, a difficulty that intensifies with the growing complexity of the game positions. These findings underscore the urgent need for advanced methodologies in RL training, specifically tailored to counter the obstacles imposed by noisy evaluations. The development of such methodologies is crucial not only for enhancing NN proficiency in strategy games with significant parity elements but also for broadening the resilience and efficiency of RL systems across diverse and complex environments.