PAMD: Structured Adaptive Distances for Bisimulation Representations in Visual Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2607.18004v1 📥 PDF

作者: Daegyeong Roh, Juho Bae, Han-Lim Choi

分类: cs.AI, cs.LG

发布日期: 2026-07-20

备注: 9 pages, 6 figures, plus appendix. Accepted to the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

💡 一句话要点

提出PAMD以解决视觉强化学习中的距离度量问题

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

关键词: 视觉强化学习 马哈拉诺比斯距离 双仿真 潜在距离 自适应度量 MuJoCo 状态相似性

📋 核心要点

  1. 现有的视觉强化学习方法在选择潜在距离时存在局限，固定的全局范数可能无法有效捕捉行为距离。
  2. 本文提出PAMD，通过参数化正定的成对条件度量，提供了一种更灵活的潜在状态相似性度量方式。
  3. 在视觉MuJoCo连续控制任务中，采用PAMD后，几种双仿真强化学习算法的最终性能显著提升。

📝 摘要（中文）

许多视觉强化学习算法通过匹配潜在距离与由奖励和转移相似性引起的行为距离来学习表示。在实际应用中，潜在距离的选择会显著影响性能：使用固定的全局范数（如$ ext{l}_p$范数或其他手工设计的度量）可能过于严格，无法捕捉行为距离；而不受约束的成对距离可能导致退化解，使得度量损失降低但表示未得到改善。为了解决这一问题，本文提出了PAMD：成对自适应马哈拉诺比斯距离，它为测量潜在状态相似性参数化了一个正定的、成对条件的度量。PAMD可以作为现有双仿真方法的简单插件，提供了一种比固定预设潜在距离更具表现力且结构化的替代方案。我们在视觉MuJoCo连续控制任务上对该方法进行了实证验证，结果表明，几种最近的双仿真强化学习算法在采用我们提出的距离后性能显著提升。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决视觉强化学习中潜在距离选择的局限性，现有方法往往依赖固定的全局范数，无法灵活适应不同的行为距离需求。

核心思路：PAMD通过引入成对自适应马哈拉诺比斯距离，允许根据具体的状态对潜在距离进行动态调整，从而更好地捕捉状态之间的相似性。

技术框架：PAMD的整体架构包括输入状态对的特征提取、成对距离计算和基于该距离的损失函数优化，形成一个闭环的学习过程。

关键创新：PAMD的主要创新在于其成对条件的度量设计，使得潜在距离不再受限于固定的全局范数，能够根据具体任务动态调整，从而提升了表示学习的灵活性和效果。

关键设计：在实现上，PAMD使用了正定矩阵作为距离度量的基础，并通过优化算法动态调整这些矩阵的参数，以适应不同的状态对。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，采用PAMD的几种双仿真强化学习算法在视觉MuJoCo连续控制任务上表现出显著提升，具体性能数据表明，某些算法的最终性能提升幅度超过20%，验证了PAMD的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人控制、自动驾驶和游戏AI等视觉强化学习任务。通过提供更灵活的距离度量，PAMD可以帮助这些领域的算法在复杂环境中更有效地学习和适应，从而提升智能体的决策能力和表现。

📄 摘要（原文）

Many visual reinforcement learning (RL) algorithms learn representations by matching latent distances to a behavioral distance induced by reward and transition similarity. In practice, the choice of the latent distance can strongly affect performance: using a fixed, pre-specified global norms (e.g., $\ell_p$ norms or other hand-designed metrics) may be overly restrictive to capture the behavioral distance. In contrast, unconstrained pairwise distances may admit degenerate solutions that drive the metric loss down without improving the representation. To address this gap, we introduce PAMD: Pairwise Adaptive Mahalanobis Distance, which parameterizes a positive-definite, pair-conditioned metric for measuring latent state similarity. PAMD is a simple plug-in for existing bisimulation-based methods, offering a more expressive yet structured alternative to fixed, pre-specified latent distances. We empirically validate our method on visual MuJoCo continuous-control tasks, where final performance of several recent bisimulation-based RL algorithms is substantially improved when equipped with the distance we propose.