Learning to Reach Goals via Diffusion

📄 arXiv: 2310.02505v3 📥 PDF

作者: Vineet Jain, Siamak Ravanbakhsh

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2023-10-04 (更新: 2024-10-26)

💡 一句话要点

提出基于扩散模型的目标导向强化学习方法Merlin

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

关键词: 目标导向强化学习 去噪扩散模型 轨迹生成 策略学习 离线强化学习 计算效率 序列决策

📋 核心要点

  1. 现有的目标导向强化学习方法在处理复杂环境时常面临效率低下和学习复杂度高的问题。
  2. 本文提出的Merlin方法通过去噪扩散模型构建轨迹，学习目标条件策略以逆转偏离，简化了学习过程。
  3. 实验结果显示，Merlin在多种离线目标达成任务中性能显著提升，相较于最先进的方法提高了计算效率。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的目标导向强化学习视角，将其框架置于去噪扩散模型的背景下。通过构建从潜在目标状态偏离的轨迹，并学习一个目标条件策略来逆转这些偏离，提出的方法Merlin能够从任意初始状态达到指定目标，而无需学习单独的价值函数。与近期在离线强化学习中利用扩散模型的研究相比，Merlin是首个在状态空间中执行扩散的方法，每个环境步骤仅需一次“去噪”迭代。实验结果表明，该方法在多种离线目标达成任务中显著提升了性能，并在计算效率上比其他基于扩散的强化学习方法提高了一个数量级。我们的结果表明，这种扩散视角为序列决策提供了一种简单且可扩展的方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决目标导向强化学习中效率低下和复杂度高的问题，现有方法通常需要学习复杂的价值函数，导致学习过程缓慢且不稳定。

核心思路：论文的核心思路是将目标导向强化学习与去噪扩散模型相结合，通过构建从目标状态偏离的轨迹，学习一个能够逆转这些偏离的策略，从而简化学习过程。

技术框架：整体架构包括两个主要阶段：首先生成从潜在目标状态偏离的轨迹，其次学习一个目标条件策略来逆转这些偏离。每个环境步骤仅需进行一次“去噪”迭代，极大提高了计算效率。

关键创新：最重要的技术创新在于首次在状态空间中执行扩散过程，Merlin方法不再依赖于复杂的价值函数学习，简化了目标导向强化学习的实现。

关键设计：在参数设置上，Merlin采用了简单的去噪损失函数，网络结构设计上则利用了标准的深度学习架构，确保了模型的可扩展性和高效性。具体的超参数设置和网络架构细节在实验部分进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，Merlin在多种离线目标达成任务中相较于最先进的方法提升了性能，具体表现为在某些任务中成功率提高了20%以上，同时计算效率提升了一个数量级，显示出其优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人导航、自动驾驶、游戏AI等需要高效决策的场景。通过简化目标导向学习的过程，Merlin方法能够在复杂环境中快速适应并实现目标，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

We present a novel perspective on goal-conditioned reinforcement learning by framing it within the context of denoising diffusion models. Analogous to the diffusion process, where Gaussian noise is used to create random trajectories that walk away from the data manifold, we construct trajectories that move away from potential goal states. We then learn a goal-conditioned policy to reverse these deviations, analogous to the score function. This approach, which we call Merlin, can reach specified goals from arbitrary initial states without learning a separate value function. In contrast to recent works utilizing diffusion models in offline RL, Merlin stands out as the first method to perform diffusion in the state space, requiring only one ``denoising" iteration per environment step. We experimentally validate our approach in various offline goal-reaching tasks, demonstrating substantial performance enhancements compared to state-of-the-art methods while improving computational efficiency over other diffusion-based RL methods by an order of magnitude. Our results suggest that this perspective on diffusion for RL is a simple and scalable approach for sequential decision making.