Unsupervised Behavior Extraction via Random Intent Priors

📄 arXiv: 2310.18687v1 📥 PDF

作者: Hao Hu, Yiqin Yang, Jianing Ye, Ziqing Mai, Chongjie Zhang

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2023-10-28

备注: Thirty-seventh Conference on Neural Information Processing Systems

💡 一句话要点

提出UBER以从无奖励数据中提取多样化行为

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

关键词: 无监督学习 强化学习 行为提取 伪奖励 随机神经网络 样本效率 多样化策略

📋 核心要点

  1. 现有的离线强化学习方法未能充分利用丰富的无奖励数据，导致学习效率低下。
  2. 论文提出UBER，通过为不同代理分配多样化的伪奖励，从无奖励数据中提取多样化的行为。
  3. 实验表明，UBER在多个基准测试中表现优异，显著提高了在线强化学习的样本效率。

📝 摘要（中文）

奖励无关的数据丰富且包含人类行为的先验知识，但在离线强化学习算法中未得到充分利用。本文提出UBER，一种无监督的方法，通过多样化奖励从离线无奖励数据集中提取有用行为。UBER为不同代理分配从给定先验分布中采样的不同伪奖励，以提取多样化的行为，并将其作为候选策略以促进新任务的学习。实验结果表明，随机神经网络生成的奖励足以提取多样化且有用的行为，甚至接近专家水平。通过减少对人类监督的依赖，UBER拓宽了强化学习在现实场景中的应用潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文要解决的问题是如何从丰富的无奖励数据中有效提取多样化的行为。现有方法往往依赖于人类监督或固定奖励结构，限制了其在实际应用中的灵活性和效率。

核心思路：论文的核心思路是利用随机神经网络生成的伪奖励，为不同的代理分配多样化的奖励，从而提取出多样化的行为。这种方法减少了对人类标注的依赖，使得无奖励数据的利用更加高效。

技术框架：整体架构包括数据预处理、伪奖励生成、行为提取和策略学习四个主要模块。首先，从无奖励数据集中提取样本，然后通过随机神经网络生成伪奖励，接着利用这些奖励提取多样化的行为，最后将提取的行为用于新任务的策略学习。

关键创新：最重要的技术创新在于使用随机神经网络生成的伪奖励来提取多样化行为，这一方法与传统的依赖固定奖励结构的强化学习方法本质上不同，能够更好地适应无奖励数据的特性。

关键设计：关键设计包括伪奖励的生成机制、代理的选择策略以及行为提取算法的优化。具体而言，伪奖励的分配策略是基于先验分布的采样，确保了行为的多样性和有效性。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果显示，UBER在多个基准测试中显著提高了样本效率，相较于现有基线方法，学习的行为集在多样性和有效性上均有显著提升，部分行为接近专家水平，展示了随机奖励生成的有效性。

🎯 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、游戏AI等场景，尤其是在缺乏明确奖励信号的情况下。通过有效利用无奖励数据，UBER能够提升强化学习算法在实际应用中的适应性和效率，推动智能系统的广泛应用。

📄 摘要（原文）

Reward-free data is abundant and contains rich prior knowledge of human behaviors, but it is not well exploited by offline reinforcement learning (RL) algorithms. In this paper, we propose UBER, an unsupervised approach to extract useful behaviors from offline reward-free datasets via diversified rewards. UBER assigns different pseudo-rewards sampled from a given prior distribution to different agents to extract a diverse set of behaviors, and reuse them as candidate policies to facilitate the learning of new tasks. Perhaps surprisingly, we show that rewards generated from random neural networks are sufficient to extract diverse and useful behaviors, some even close to expert ones. We provide both empirical and theoretical evidence to justify the use of random priors for the reward function. Experiments on multiple benchmarks showcase UBER's ability to learn effective and diverse behavior sets that enhance sample efficiency for online RL, outperforming existing baselines. By reducing reliance on human supervision, UBER broadens the applicability of RL to real-world scenarios with abundant reward-free data.