Boosting Continuous Control with Consistency Policy

📄 arXiv: 2310.06343v2 📥 PDF

作者: Yuhui Chen, Haoran Li, Dongbin Zhao

分类: cs.LG

发布日期: 2023-10-10 (更新: 2024-01-24)

备注: 18 pages, 9 pages

💡 一句话要点

提出一致性策略以解决扩散模型在强化学习中的效率问题

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

关键词: 扩散模型 强化学习 一致性策略 Q学习 时间效率 策略改进 机器人控制 在线学习

📋 核心要点

  1. 现有的扩散模型方法在离线强化学习中效率低下，限制了其在实时控制中的应用。
  2. 本文提出了一种新颖的时间高效方法CPQL，通过单步噪声导出动作，解决了策略更新中的指导不准确问题。
  3. 实验结果显示，CPQL在多个任务上达到了新的性能标杆，推理速度提升近45倍，展现了其优越性。

📝 摘要（中文）

由于扩散模型在离线强化学习中的训练稳定性和强表达能力，受到了广泛关注。然而，这也带来了几个挑战：1) 大量的扩散步骤导致时间效率低下，限制了其在实时控制中的应用；2) 如何在扩散模型基础上实现准确的策略改进仍然是一个未解问题。为此，本文提出了一种名为一致性策略与Q学习（CPQL）的新方法，通过单步从噪声中导出动作，建立反向扩散轨迹与期望策略之间的映射，从而同时解决时间效率和策略更新指导不准确的问题。实验结果表明，CPQL在11个离线和21个在线任务上实现了新的最先进性能，相比Diffusion-QL显著提高了近45倍的推理速度。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决扩散模型在离线强化学习中的时间效率低下和策略更新指导不准确的问题。现有方法需要大量扩散步骤，导致实时控制应用受限。

核心思路：提出一致性策略与Q学习（CPQL），通过单步从噪声中导出动作，建立反向扩散轨迹与期望策略的映射，从而提高时间效率和策略更新的准确性。

技术框架：CPQL的整体架构包括两个主要模块：首先是反向扩散过程用于生成动作，其次是基于学习的Q函数进行策略更新。通过这两个模块的协同作用，CPQL实现了高效的策略改进。

关键创新：CPQL的核心创新在于通过单步噪声导出动作的方式，显著减少了扩散步骤的需求，与传统的扩散模型方法相比，提升了时间效率和策略更新的准确性。

关键设计：在设计中，CPQL采用了特定的损失函数来优化策略更新，并对网络结构进行了调整，以适应反向扩散过程的需求，确保了模型的高效性和稳定性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CPQL在11个离线任务和21个在线任务上达到了新的最先进性能，相比Diffusion-QL，推理速度提升近45倍，显示了其在效率和性能上的显著优势。

🎯 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、游戏AI等实时决策场景。通过提高扩散模型的效率，CPQL能够在更广泛的实际应用中实现更快速和准确的决策，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Due to its training stability and strong expression, the diffusion model has attracted considerable attention in offline reinforcement learning. However, several challenges have also come with it: 1) The demand for a large number of diffusion steps makes the diffusion-model-based methods time inefficient and limits their applications in real-time control; 2) How to achieve policy improvement with accurate guidance for diffusion model-based policy is still an open problem. Inspired by the consistency model, we propose a novel time-efficiency method named Consistency Policy with Q-Learning (CPQL), which derives action from noise by a single step. By establishing a mapping from the reverse diffusion trajectories to the desired policy, we simultaneously address the issues of time efficiency and inaccurate guidance when updating diffusion model-based policy with the learned Q-function. We demonstrate that CPQL can achieve policy improvement with accurate guidance for offline reinforcement learning, and can be seamlessly extended for online RL tasks. Experimental results indicate that CPQL achieves new state-of-the-art performance on 11 offline and 21 online tasks, significantly improving inference speed by nearly 45 times compared to Diffusion-QL. We will release our code later.