SwitchMT: An Adaptive Context Switching Methodology for Scalable Multi-Task Learning in Intelligent Autonomous Agents

📄 arXiv: 2504.13541v1 📥 PDF

作者: Avaneesh Devkota, Rachmad Vidya Wicaksana Putra, Muhammad Shafique

分类: cs.NE, cs.AI, cs.LG, cs.RO

发布日期: 2025-04-18

备注: 7 pages, 7 figures, 3 tables

💡 一句话要点

SwitchMT：一种自适应上下文切换方法，用于智能自主代理中可扩展的多任务学习

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多任务学习 强化学习 脉冲神经网络 自适应任务切换 自主代理

📋 核心要点

  1. 现有强化学习方法在多任务学习中面临任务干扰问题，且固定任务切换间隔限制了可扩展性和效率。
  2. SwitchMT提出一种自适应任务切换方法，利用深度脉冲Q网络和任务特定上下文信号创建专业子网络。
  3. 实验表明，SwitchMT在Atari游戏中表现优于现有方法，验证了其在多任务学习中的有效性。

📝 摘要（中文）

为了使智能自主代理（如移动机器人）能够适应动态的现实环境，在多个任务上训练它们至关重要。然而，目前最先进的强化学习（RL）方法仅在单任务设置中表现出色，并且由于任务干扰，仍然难以在多个任务中进行泛化。此外，现实环境也要求代理具有数据流处理能力。为此，一种先进的方法采用脉冲神经网络（SNN）来提高多任务学习能力，通过利用数据流中的时间信息，同时实现低功耗/能量的事件驱动操作。然而，它依赖于训练期间固定的上下文/任务切换间隔，从而限制了多任务学习的可扩展性和有效性。为了解决这些限制，我们提出了一种新颖的自适应任务切换方法SwitchMT，用于基于RL的自主代理多任务学习。具体来说，SwitchMT采用了以下关键思想：（1）具有主动树突和决斗结构的深度脉冲Q网络，利用特定于任务的上下文信号来创建专门的子网络；（2）一种自适应任务切换策略，利用奖励和网络参数的内部动态。实验结果表明，与最先进的方法相比，SwitchMT在多任务学习中取得了优异的性能。与最先进的技术相比，它在多个Atari游戏中（即，Pong：-8.8，Breakout：5.6和Enduro：355.2）获得了具有竞争力的分数，表明其具有更好的泛化学习能力。这些结果突出了我们的SwitchMT方法在解决任务干扰方面的有效性，同时通过自适应任务切换实现多任务学习自动化，从而为具有可扩展多任务学习能力的更高效的通用代理铺平了道路。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决智能自主代理在多任务学习中遇到的任务干扰和可扩展性问题。现有的强化学习方法在单任务环境中表现良好，但在多任务环境中，由于任务之间的相互影响，性能会显著下降。此外，传统方法通常采用固定的任务切换策略，无法根据任务的难易程度和学习进度进行动态调整，限制了学习效率和最终性能。

核心思路：论文的核心思路是引入自适应的任务切换机制，并结合深度脉冲神经网络（SNN）来提高多任务学习的效率和泛化能力。通过动态调整任务切换的频率，使代理能够更有效地利用学习资源，克服任务干扰，并更快地收敛到最优策略。同时，利用SNN的事件驱动特性，降低计算复杂度，提高能源效率。

技术框架：SwitchMT的技术框架主要包含两个核心模块：深度脉冲Q网络（DSQN）和自适应任务切换策略。DSQN采用主动树突和决斗结构，利用任务特定的上下文信号创建专门的子网络，从而区分不同任务并减少任务干扰。自适应任务切换策略则根据奖励信号和网络参数的内部动态，动态调整任务切换的频率，使代理能够更有效地学习。整体流程是，代理在环境中与多个任务交互，DSQN根据当前状态和任务上下文选择动作，环境给出奖励信号，自适应任务切换策略根据奖励和网络参数动态调整任务切换的频率，从而优化学习过程。

关键创新：SwitchMT的关键创新在于其自适应任务切换策略。与传统的固定任务切换策略不同，SwitchMT能够根据奖励信号和网络参数的内部动态，动态调整任务切换的频率。这种自适应性使得代理能够更有效地利用学习资源，克服任务干扰，并更快地收敛到最优策略。此外，结合深度脉冲神经网络，进一步提高了计算效率和能源效率。

关键设计：DSQN采用主动树突结构，允许网络根据任务上下文动态调整连接权重，从而实现任务特定的子网络。决斗结构则将Q值分解为状态值和动作优势值，有助于提高学习效率。自适应任务切换策略采用基于奖励和网络参数的动态调整机制，具体实现细节未知，但应包含相应的公式或算法来计算任务切换的概率或频率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SwitchMT在多个Atari游戏中取得了显著的性能提升，例如在Pong游戏中达到了-8.8分，在Breakout游戏中达到了5.6分，在Enduro游戏中达到了355.2分。这些结果表明，与现有技术相比，SwitchMT具有更好的泛化学习能力和更高的学习效率，能够有效地解决多任务学习中的任务干扰问题。

🎯 应用场景

SwitchMT技术可应用于各种需要智能自主代理在复杂动态环境中执行多任务的场景，例如移动机器人、自动驾驶汽车、智能家居系统等。通过提高多任务学习的效率和泛化能力，SwitchMT可以使这些代理更好地适应现实世界的复杂性和不确定性，从而提高其性能和可靠性，并降低开发和维护成本。

📄 摘要（原文）

The ability to train intelligent autonomous agents (such as mobile robots) on multiple tasks is crucial for adapting to dynamic real-world environments. However, state-of-the-art reinforcement learning (RL) methods only excel in single-task settings, and still struggle to generalize across multiple tasks due to task interference. Moreover, real-world environments also demand the agents to have data stream processing capabilities. Toward this, a state-of-the-art work employs Spiking Neural Networks (SNNs) to improve multi-task learning by exploiting temporal information in data stream, while enabling lowpower/energy event-based operations. However, it relies on fixed context/task-switching intervals during its training, hence limiting the scalability and effectiveness of multi-task learning. To address these limitations, we propose SwitchMT, a novel adaptive task-switching methodology for RL-based multi-task learning in autonomous agents. Specifically, SwitchMT employs the following key ideas: (1) a Deep Spiking Q-Network with active dendrites and dueling structure, that utilizes task-specific context signals to create specialized sub-networks; and (2) an adaptive task-switching policy that leverages both rewards and internal dynamics of the network parameters. Experimental results demonstrate that SwitchMT achieves superior performance in multi-task learning compared to state-of-the-art methods. It achieves competitive scores in multiple Atari games (i.e., Pong: -8.8, Breakout: 5.6, and Enduro: 355.2) compared to the state-of-the-art, showing its better generalized learning capability. These results highlight the effectiveness of our SwitchMT methodology in addressing task interference while enabling multi-task learning automation through adaptive task switching, thereby paving the way for more efficient generalist agents with scalable multi-task learning capabilities.