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📄 arXiv: 2310.06777v1 📥 PDF

作者: Jacob Chmura, Hasham Burhani, Xiao Qi Shi

分类: cs.LG

发布日期: 2023-10-10

备注: 12 pages, 12 figures

💡 一句话要点

提出信息内容探索方法以解决稀疏奖励环境中的探索问题

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

关键词: 强化学习 稀疏奖励 探索策略 信息理论 内在奖励 样本效率 状态覆盖 游戏AI

📋 核心要点

  1. 稀疏奖励环境使得强化学习代理的探索变得困难，现有方法在信息获取和状态覆盖方面存在不足。
  2. 本文提出了一种新的内在奖励机制，通过量化探索行为并最大化轨迹的信息内容来促进有效探索。
  3. 实验结果显示，该方法在多个游戏中优于现有的探索技术，尤其是在蒙特祖玛复仇这一难题上表现突出。

📝 摘要（中文）

稀疏奖励环境对强化学习代理而言具有挑战性。在此类环境中，高效且可扩展的探索至关重要。本文扩展了探索的概念，提出了一种新的内在奖励机制，系统性地量化探索行为，并通过最大化代理轨迹的信息内容来促进状态覆盖。我们将该方法与其他基于探索的内在奖励技术进行比较，结果表明该信息理论奖励能够有效促进探索，并在多个游戏中表现优异，包括强化学习中的难题——蒙特祖玛复仇。此外，我们还提出了一种扩展方法，旨在最大化离散压缩潜在空间中的信息内容，从而提升样本效率并推广到连续状态空间。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决稀疏奖励环境中强化学习代理的探索效率低下问题。现有方法如好奇心驱动学习和随机网络蒸馏在信息获取和状态覆盖方面存在局限性。

核心思路：提出了一种基于信息理论的内在奖励机制，通过量化代理的探索行为，最大化其轨迹的信息内容，从而促进更全面的状态探索。

技术框架：整体架构包括信息内容计算模块、奖励生成模块和探索策略优化模块。代理通过这些模块获取环境信息并优化其行为策略。

关键创新：最重要的创新在于引入信息内容作为内在奖励的核心，区别于传统的随机性或好奇心驱动的奖励机制，从而实现更高效的探索。

关键设计：在设计中，采用了信息熵作为奖励计算的基础，设置了适当的超参数以平衡探索与利用，并在潜在空间中实现了离散压缩以提升样本效率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，提出的内在奖励机制在多个游戏中显著提升了探索效率。在蒙特祖玛复仇这一经典难题中，代理的表现优于好奇心驱动学习和随机网络蒸馏，显示出更高的样本效率和状态覆盖率。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括游戏AI、机器人导航和自动驾驶等需要高效探索的场景。通过提升探索效率，代理能够更快地适应复杂环境，从而在实际应用中实现更高的性能和可靠性。未来，该方法可能推动强化学习在更多实际问题中的应用，特别是在稀疏奖励环境下的表现。

📄 摘要（原文）

Sparse reward environments are known to be challenging for reinforcement learning agents. In such environments, efficient and scalable exploration is crucial. Exploration is a means by which an agent gains information about the environment. We expand on this topic and propose a new intrinsic reward that systemically quantifies exploratory behavior and promotes state coverage by maximizing the information content of a trajectory taken by an agent. We compare our method to alternative exploration based intrinsic reward techniques, namely Curiosity Driven Learning and Random Network Distillation. We show that our information theoretic reward induces efficient exploration and outperforms in various games, including Montezuma Revenge, a known difficult task for reinforcement learning. Finally, we propose an extension that maximizes information content in a discretely compressed latent space which boosts sample efficiency and generalizes to continuous state spaces.