The Effective Horizon Explains Deep RL Performance in Stochastic Environments
作者: Cassidy Laidlaw, Banghua Zhu, Stuart Russell, Anca Dragan
分类: stat.ML, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2023-12-13 (更新: 2024-04-12)
期刊: ICLR 2024 (Spotlight)
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出SQIRL算法，通过有效视野解释随机环境下的深度强化学习性能
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 强化学习 深度强化学习 随机环境 价值迭代 有效视野 样本复杂度 SQIRL算法
📋 核心要点
- 现有强化学习理论依赖于复杂的探索策略和有限的函数类，难以解释深度强化学习在实践中的成功。
- 论文提出SQIRL算法，通过分离探索和学习过程，利用随机探索和少量价值迭代学习近似最优策略。
- 实验表明SQIRL性能与PPO和DQN相关，验证了理论分析的预测能力，并提供了实例相关的样本复杂度界限。
📝 摘要（中文）
强化学习(RL)理论主要集中在证明极小极大样本复杂度界限。这些界限需要策略性的探索算法，而这些算法使用的函数类相对有限，用于表示策略或价值函数。本文旨在解释为什么深度强化学习算法在实践中通常表现良好，尽管它们使用随机探索和更具表现力的函数类，如神经网络。研究表明，许多随机MDP可以通过对随机策略的Q函数执行少量价值迭代步骤，然后采取贪婪行动来解决。在这种情况下，可以将RL的探索和学习组件分离，从而更容易分析。本文提出了一种新的RL算法SQIRL，该算法通过随机探索收集rollout，然后对这些rollout执行有限步数的拟合Q迭代，从而迭代地学习近似最优策略。任何满足基本同分布泛化属性的回归算法都可以在SQIRL中使用，以有效地解决常见的MDP。这可以解释为什么深度RL有效，因为经验表明神经网络在同分布中泛化良好。此外，SQIRL解释了为什么随机探索在实践中有效。利用SQIRL推导出RL的实例相关样本复杂度界限，该界限仅以“有效视野”的lookahead和函数逼近类的复杂度呈指数增长。经验表明，SQIRL的性能与PPO和DQN在各种随机环境中的性能密切相关，这表明理论分析可以预测实际性能。
🔬 方法详解
问题定义：现有强化学习理论主要关注最坏情况下的样本复杂度界限，这导致了对探索策略和函数表示的限制。然而，深度强化学习算法在实践中表现良好，即使它们使用随机探索和复杂的函数逼近器（如神经网络）。因此，需要解释深度强化学习在随机环境中的有效性，并提供更实际的性能保证。
核心思路：论文的核心思路是，许多随机MDP可以通过对随机策略的Q函数进行少量价值迭代步骤来解决。这意味着可以分离探索和学习过程，简化分析。通过随机探索收集数据，然后使用拟合Q迭代学习策略，可以有效地解决问题。这种方法的核心在于“有效视野”的概念，即只需要考虑有限步数的未来状态，就可以做出好的决策。
技术框架：SQIRL算法的整体框架包括两个主要阶段：1) 随机探索阶段：智能体在环境中随机行动，收集状态、行动和奖励的轨迹数据。2) 拟合Q迭代阶段：使用收集到的数据，对随机策略的Q函数进行有限步数的价值迭代。具体来说，使用回归算法（例如神经网络）来逼近Q函数，并迭代更新Q函数，使其更接近最优Q函数。最终，基于学习到的Q函数，智能体采取贪婪策略行动。
关键创新：论文的关键创新在于提出了“有效视野”的概念，并证明了在许多随机MDP中，只需要考虑有限步数的未来状态就可以做出好的决策。此外，SQIRL算法通过分离探索和学习过程，简化了强化学习的分析，并提供了一种新的视角来理解深度强化学习的有效性。实例相关的样本复杂度界限也是一个重要的理论贡献。
关键设计：SQIRL算法的关键设计包括：1) 随机探索策略：使用均匀随机策略进行探索，避免了复杂的探索策略。2) 拟合Q迭代：使用回归算法（例如神经网络）来逼近Q函数，并进行有限步数的价值迭代。3) 有效视野：根据环境的特性，选择合适的价值迭代步数，即有效视野。4) 损失函数：使用均方误差作为回归算法的损失函数，最小化预测Q值和目标Q值之间的差异。
📊 实验亮点
实验结果表明，SQIRL算法的性能与PPO和DQN在各种随机环境（如OpenAI Gym的经典控制任务和Atari游戏）中表现出很强的相关性。这表明SQIRL算法的理论分析能够预测实际性能。此外，实验还验证了有效视野的概念，即只需要考虑有限步数的未来状态就可以做出好的决策。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种随机环境下的强化学习任务，例如机器人控制、游戏AI、自动驾驶等。通过理解深度强化学习在实践中的有效性，可以更好地设计和优化强化学习算法，提高算法的性能和泛化能力。此外，该研究提供的实例相关样本复杂度界限可以帮助我们更好地评估强化学习算法的性能。
📄 摘要（原文）
Reinforcement learning (RL) theory has largely focused on proving minimax sample complexity bounds. These require strategic exploration algorithms that use relatively limited function classes for representing the policy or value function. Our goal is to explain why deep RL algorithms often perform well in practice, despite using random exploration and much more expressive function classes like neural networks. Our work arrives at an explanation by showing that many stochastic MDPs can be solved by performing only a few steps of value iteration on the random policy's Q function and then acting greedily. When this is true, we find that it is possible to separate the exploration and learning components of RL, making it much easier to analyze. We introduce a new RL algorithm, SQIRL, that iteratively learns a near-optimal policy by exploring randomly to collect rollouts and then performing a limited number of steps of fitted-Q iteration over those rollouts. Any regression algorithm that satisfies basic in-distribution generalization properties can be used in SQIRL to efficiently solve common MDPs. This can explain why deep RL works, since it is empirically established that neural networks generalize well in-distribution. Furthermore, SQIRL explains why random exploration works well in practice. We leverage SQIRL to derive instance-dependent sample complexity bounds for RL that are exponential only in an "effective horizon" of lookahead and on the complexity of the class used for function approximation. Empirically, we also find that SQIRL performance strongly correlates with PPO and DQN performance in a variety of stochastic environments, supporting that our theoretical analysis is predictive of practical performance. Our code and data are available at https://github.com/cassidylaidlaw/effective-horizon.