JEPA for RL: Investigating Joint-Embedding Predictive Architectures for Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2504.16591v1 📥 PDF

作者: Tristan Kenneweg, Philip Kenneweg, Barbara Hammer

分类: cs.CV

发布日期: 2025-04-23

备注: Published at ESANN 2025

💡 一句话要点

提出基于JEPA的强化学习框架，解决图像强化学习中的表征学习问题

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

关键词: 强化学习 联合嵌入预测架构 自监督学习 表征学习 图像强化学习 Transformer 倒立摆

📋 核心要点

  1. 现有基于图像的强化学习方法在表征学习方面存在不足，难以提取有效特征。
  2. 论文提出将JEPA架构引入强化学习，通过预测图像嵌入来学习环境的抽象表征。
  3. 实验表明，该方法在倒立摆任务上有效，并讨论了防止模型崩溃的策略。

📝 摘要（中文）

联合嵌入预测架构（JEPA）最近作为一种有前景的自监督学习架构而广受欢迎。视觉Transformer已经使用JEPA进行训练，以从图像和视频中生成嵌入，这些嵌入已被证明非常适合下游任务，如分类和分割。在本文中，我们展示了如何将JEPA架构应用于基于图像的强化学习。我们讨论了模型崩溃问题，展示了如何防止它，并提供了经典倒立摆任务的示例数据。

🔬 方法详解

问题定义：现有的基于图像的强化学习方法通常依赖于卷积神经网络（CNN）等模型来提取图像特征，然后将这些特征用于策略学习。然而，这些方法可能难以学习到对强化学习任务真正有用的抽象表征，尤其是在高维图像输入的情况下。此外，这些方法通常需要大量的标注数据或人工设计的特征，限制了其泛化能力。

核心思路：本文的核心思路是将联合嵌入预测架构（JEPA）应用于强化学习，通过预测图像嵌入来学习环境的抽象表征。JEPA通过训练模型来预测同一场景的不同视角或时间步的嵌入向量，从而学习到对场景不变的表征。这种方法可以有效地提取图像中的关键信息，并减少对人工标注数据的依赖。

技术框架：该方法首先使用一个编码器网络将图像输入编码成嵌入向量。然后，使用一个预测器网络来预测未来状态的嵌入向量。预测器网络的输入可以是当前状态的嵌入向量和采取的动作。通过最小化预测的嵌入向量和真实未来状态的嵌入向量之间的差异，可以训练编码器和预测器网络。强化学习策略则基于学习到的嵌入向量进行训练。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将JEPA架构引入了强化学习领域，并证明了其在学习环境抽象表征方面的有效性。与传统的基于CNN的强化学习方法相比，该方法可以学习到更加鲁棒和泛化的表征，从而提高强化学习算法的性能。此外，该方法还提出了一种防止模型崩溃的策略，保证了训练的稳定性。

关键设计：在具体实现上，编码器和预测器网络可以使用Transformer等模型。损失函数可以使用均方误差（MSE）或对比损失等。为了防止模型崩溃，可以采用一些正则化技术，例如权重衰减或dropout。此外，还可以使用一些数据增强技术来提高模型的泛化能力。对于倒立摆任务，可以使用简单的全连接网络作为策略网络，并使用Actor-Critic算法进行训练。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在经典的倒立摆任务上验证了该方法的有效性。实验结果表明，基于JEPA的强化学习方法可以有效地学习到环境的抽象表征，并取得良好的控制性能。此外，论文还讨论了模型崩溃问题，并提出了一种防止模型崩溃的策略，保证了训练的稳定性。具体的性能数据和对比基线在论文中进行了详细的展示。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种基于图像的强化学习任务，例如机器人控制、自动驾驶和游戏AI。通过学习环境的抽象表征，可以提高强化学习算法的性能和泛化能力，使其能够更好地适应复杂和动态的环境。此外，该方法还可以用于无监督的表征学习，为其他下游任务提供有用的特征。

📄 摘要（原文）

Joint-Embedding Predictive Architectures (JEPA) have recently become popular as promising architectures for self-supervised learning. Vision transformers have been trained using JEPA to produce embeddings from images and videos, which have been shown to be highly suitable for downstream tasks like classification and segmentation. In this paper, we show how to adapt the JEPA architecture to reinforcement learning from images. We discuss model collapse, show how to prevent it, and provide exemplary data on the classical Cart Pole task.