Causal Deep Q Network

📄 arXiv: 2510.23424v1 📥 PDF

作者: Elouanes Khelifi, Amir Saki, Usef Faghihi

分类: cs.AI

发布日期: 2025-10-27

💡 一句话要点

提出因果深度Q网络(Causal DQN)以提升强化学习中DQN的因果推理能力

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

关键词: 因果推理 深度Q网络 强化学习 虚假相关性 PEACE公式

📋 核心要点

  1. DQN依赖关联学习，易受虚假相关性影响，导致泛化能力不足。
  2. 利用PEACE公式估计因果效应，将因果推理融入DQN训练过程，增强对环境因果结构的理解。
  3. 实验表明，Causal DQN在标准基准测试中优于传统DQN，验证了因果推理的有效性。

📝 摘要（中文）

深度Q网络(DQN)在各种强化学习任务中取得了显著成功。然而，它们对关联学习的依赖常常导致获得虚假相关性，从而阻碍了它们的问题解决能力。本文提出了一种将因果原则整合到DQN中的新方法，利用PEACE(概率易变分因果效应)公式来估计因果效应。通过在训练过程中融入因果推理，我们提出的框架增强了DQN对环境底层因果结构的理解，从而减轻了混淆因素和虚假相关性的影响。我们证明了将DQN与因果能力相结合，可以显著提高其问题解决能力，且不影响性能。在标准基准环境上的实验结果表明，我们的方法优于传统的DQN，突出了因果推理在强化学习中的有效性。总的来说，我们的工作为通过有原则的因果推断来提升深度强化学习智能体的能力提供了一条有希望的途径。

🔬 方法详解

问题定义：DQN在复杂环境中学习策略时，容易受到虚假相关性的干扰，即学习到并非真正因果关系的策略，导致在新的、略有不同的环境中表现不佳。现有的DQN方法缺乏对环境因果结构的理解，无法区分因果关系和相关关系，这是一个重要的痛点。

核心思路：本论文的核心思路是将因果推理融入到DQN的训练过程中，通过学习环境的因果结构，使DQN能够识别和利用真正的因果关系，从而避免受到虚假相关性的影响。具体来说，利用PEACE公式来估计状态、动作和奖励之间的因果效应。

技术框架：Causal DQN的整体框架是在传统DQN的基础上，增加了一个因果推理模块。该模块利用PEACE公式来估计因果效应，并将这些因果效应作为额外的输入信息提供给DQN。DQN根据这些因果信息来学习策略，从而更加关注真正的因果关系。训练过程包括：1) 使用DQN与环境交互，收集经验数据；2) 使用PEACE公式估计经验数据中的因果效应；3) 将因果效应作为输入，训练DQN。

关键创新：该论文的关键创新在于将因果推理与DQN相结合，提出了一种新的强化学习方法。与传统的DQN相比，Causal DQN能够更好地理解环境的因果结构，从而学习到更加鲁棒和泛化的策略。PEACE公式的应用是关键，它提供了一种有效的方式来估计因果效应，并将其融入到DQN的训练过程中。

关键设计：PEACE公式的具体形式需要根据具体的环境进行调整。论文中可能使用了特定的网络结构来表示DQN，例如卷积神经网络或循环神经网络。损失函数除了传统的Q-learning损失外，可能还包括一个正则化项，用于鼓励DQN学习到更加符合因果关系的策略。具体的参数设置和超参数的选择也会影响Causal DQN的性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，Causal DQN在多个标准基准测试环境中优于传统的DQN。具体的性能提升幅度未知，但论文强调了Causal DQN在问题解决能力上的显著增强，并且没有牺牲原有的性能。这些结果验证了因果推理在强化学习中的有效性，并表明Causal DQN是一种有前途的强化学习方法。

🎯 应用场景

Causal DQN具有广泛的应用前景，例如在自动驾驶、机器人控制、医疗诊断等领域。在这些领域中，环境的因果结构非常复杂，传统的强化学习方法容易受到虚假相关性的影响。Causal DQN可以通过学习环境的因果结构，提高智能体的决策能力和鲁棒性，从而更好地解决实际问题。未来，Causal DQN还可以与其他因果推理方法相结合，进一步提高其性能。

📄 摘要（原文）

Deep Q Networks (DQN) have shown remarkable success in various reinforcement learning tasks. However, their reliance on associative learning often leads to the acquisition of spurious correlations, hindering their problem-solving capabilities. In this paper, we introduce a novel approach to integrate causal principles into DQNs, leveraging the PEACE (Probabilistic Easy vAriational Causal Effect) formula for estimating causal effects. By incorporating causal reasoning during training, our proposed framework enhances the DQN's understanding of the underlying causal structure of the environment, thereby mitigating the influence of confounding factors and spurious correlations. We demonstrate that integrating DQNs with causal capabilities significantly enhances their problem-solving capabilities without compromising performance. Experimental results on standard benchmark environments showcase that our approach outperforms conventional DQNs, highlighting the effectiveness of causal reasoning in reinforcement learning. Overall, our work presents a promising avenue for advancing the capabilities of deep reinforcement learning agents through principled causal inference.