Sample-efficient Neuro-symbolic Proximal Policy Optimization

📄 arXiv: 2604.25534v1 📥 PDF

作者: Simone Murari, Celeste Veronese, Daniele Meli

分类: cs.AI

发布日期: 2026-04-28

💡 一句话要点

提出神经符号近端策略优化，提升DRL在稀疏奖励和长规划任务中的样本效率

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

关键词: 神经符号学习 强化学习 近端策略优化 稀疏奖励 长规划 样本效率 符号推理

📋 核心要点

  1. 深度强化学习在稀疏奖励、长规划任务中面临样本效率低下的挑战，难以快速学习。
  2. 论文提出神经符号PPO，利用从简单任务学习到的逻辑策略指导复杂任务的学习过程。
  3. 实验表明，该方法在多个基准测试中，相比PPO和奖励机基线，收敛速度更快，回报更高。

📝 摘要（中文）

深度强化学习(DRL)算法通常需要大量数据，并且在具有长规划范围和多个子目标的稀疏奖励领域中表现不佳。本文提出了一种近端策略优化(PPO)的神经符号扩展，它将从更容易的实例中学习到的部分逻辑策略规范迁移到更具挑战性的环境中，以指导学习。我们引入了两种符号指导的集成方式：(i) H-PPO-Product，它在采样时偏置动作分布；(ii) H-PPO-SymLoss，它使用符号正则化项增强PPO损失。我们在三个基准测试(OfficeWorld、WaterWorld和DoorKey)上评估了我们的方法，结果表明，与PPO和奖励机基线相比，我们的方法在收敛时始终能实现更快的学习和更高的回报，即使在不完善的符号知识下也是如此。

🔬 方法详解

问题定义：深度强化学习在解决具有稀疏奖励和长规划范围的任务时，通常需要大量的训练数据才能获得较好的性能。现有的方法，如PPO，在这些任务中样本效率较低，难以快速收敛。此外，当任务包含多个子目标时，学习过程更加困难。

核心思路：论文的核心思路是将神经强化学习与符号推理相结合，利用符号知识来指导强化学习过程。具体来说，从简单的任务中学习得到部分逻辑策略规范，然后将这些策略规范迁移到更复杂的任务中，从而加速学习过程。这种方法利用了符号知识的先验信息，减少了对大量数据的依赖。

技术框架：该方法基于PPO算法，并引入了两种符号指导的集成方式：H-PPO-Product和H-PPO-SymLoss。H-PPO-Product通过偏置动作分布来引导采样过程，使其更有可能选择符合符号策略的动作。H-PPO-SymLoss则通过添加一个符号正则化项到PPO损失函数中，鼓励策略学习符合符号策略。整体框架包括一个PPO智能体和一个符号策略模块，符号策略模块提供逻辑规则，用于指导PPO智能体的学习。

关键创新：该方法的主要创新在于将神经强化学习与符号推理相结合，提出了一种神经符号PPO算法。与传统的PPO算法相比，该方法能够利用符号知识来指导学习过程，从而提高样本效率和收敛速度。此外，该方法还提出了两种不同的符号指导集成方式，可以灵活地应用于不同的任务。

关键设计：H-PPO-Product的关键设计在于如何有效地偏置动作分布。论文采用了一种乘积的方式，将PPO策略的输出与符号策略的输出相乘，从而得到最终的动作分布。H-PPO-SymLoss的关键设计在于如何定义符号正则化项。论文采用了一种基于逻辑规则的损失函数，鼓励策略学习符合这些规则。具体的损失函数形式取决于任务的逻辑规则。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在OfficeWorld、WaterWorld和DoorKey三个基准测试中，H-PPO-Product和H-PPO-SymLoss均优于PPO和Reward Machine基线。具体来说，该方法能够更快地收敛，并且在收敛时能够获得更高的回报。即使在不完善的符号知识下，该方法仍然能够取得较好的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、游戏AI、任务规划等领域。在这些领域中，智能体需要在复杂的环境中完成多个子目标，并且奖励信号通常是稀疏的。通过利用符号知识来指导学习过程，可以显著提高智能体的学习效率和性能，使其能够更好地适应复杂环境。

📄 摘要（原文）

Deep Reinforcement Learning (DRL) algorithms often require a large amount of data and struggle in sparse-reward domains with long planning horizons and multiple sub-goals. In this paper, we propose a neuro-symbolic extension of Proximal Policy Optimization (PPO) that transfers partial logical policy specifications learned in easier instances to guide learning in more challenging settings. We introduce two integrations of symbolic guidance: (i) H-PPO-Product, which biases the action distribution at sampling time, and (ii) H-PPO-SymLoss, which augments the PPO loss with a symbolic regularization term. We evaluate our methods on three benchmarks (OfficeWorld, WaterWorld, and DoorKey), showing consistently faster learning and higher return at convergence than PPO and a Reward Machine baseline, also under imperfect symbolic knowledge.