Backward Learning for Goal-Conditioned Policies

📄 arXiv: 2312.05044v2 📥 PDF

作者: Marc Höftmann, Jan Robine, Stefan Harmeling

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2023-12-08 (更新: 2024-04-15)

备注: World Models, Goal-conditioned, Reward-free, Workshop on Goal-Conditioned Reinforcement Learning - NeurIPS 2023

💡 一句话要点

提出基于逆向学习的目标条件策略，实现无奖励强化学习。

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

关键词: 逆向学习 目标条件策略 无奖励强化学习 模仿学习 世界模型

📋 核心要点

  1. 传统强化学习依赖奖励函数，但设计合适的奖励函数往往困难且耗时，限制了其应用。
  2. 该论文提出一种逆向学习方法，通过学习逆向世界模型和生成逆向轨迹，实现无奖励的目标条件策略学习。
  3. 实验表明，在像素级观测的迷宫环境中，该方法能够有效地学习策略并达到多个目标。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种无需奖励的强化学习策略学习方法。该方法仅通过尝试达到目标状态来学习策略。具体而言，该方法包含一个多步骤流程：首先，学习一个时间逆向的世界模型；其次，生成目标导向的逆向轨迹；然后，利用最短路径算法优化这些序列；最后，通过模仿学习训练神经网络策略。我们在一个确定性的迷宫环境中评估了该方法，其中观测是64x64像素的鸟瞰图像，结果表明该方法能够稳定地达到多个目标。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在没有显式奖励信号的情况下，如何学习目标条件策略的问题。现有强化学习方法通常依赖于精心设计的奖励函数，这需要大量的领域知识和人工干预，并且奖励函数的设计不当可能会导致策略学习出现偏差。因此，如何在缺乏奖励信号的情况下，仅通过目标状态来学习策略是一个重要的挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用逆向学习的思想，首先学习一个能够模拟环境逆向动态的世界模型。然后，利用该模型生成从目标状态出发的逆向轨迹，这些轨迹可以被视为达到目标的潜在路径。通过优化这些逆向轨迹，可以得到更有效的目标导向行为。最后，使用模仿学习的方法，训练一个策略网络来模仿这些优化后的逆向轨迹。

技术框架：该方法包含以下几个主要阶段：1) 逆向世界模型学习：使用历史状态和当前状态作为输入，预测前一个状态，从而学习环境的逆向动态。2) 逆向轨迹生成：从目标状态出发，利用逆向世界模型迭代生成逆向轨迹，直到达到起始状态。3) 轨迹优化：使用最短路径算法（如动态规划）优化生成的逆向轨迹，使其更加高效。4) 策略学习：使用模仿学习的方法，训练一个策略网络来模仿优化后的逆向轨迹，从而学习目标条件策略。

关键创新：该方法最重要的创新点在于提出了一个完整的无奖励目标条件策略学习框架，通过逆向学习和轨迹优化，有效地解决了在缺乏奖励信号的情况下学习策略的问题。与传统的强化学习方法相比，该方法无需人工设计奖励函数，降低了学习成本，并且能够更好地适应复杂环境。

关键设计：在逆向世界模型学习阶段，可以使用各种神经网络结构，如循环神经网络（RNN）或Transformer。轨迹优化阶段可以使用动态规划等算法来寻找最短路径。在策略学习阶段，可以使用行为克隆（Behavior Cloning）等模仿学习算法。具体的网络结构、损失函数和优化算法的选择可以根据具体任务进行调整。

📊 实验亮点

该论文在确定性迷宫环境中进行了实验，其中观测是64x64像素的鸟瞰图像。实验结果表明，该方法能够稳定地达到多个目标，验证了其在无奖励条件下学习目标条件策略的有效性。虽然论文中没有给出具体的性能数据和对比基线，但实验结果表明该方法具有一定的可行性和潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、游戏AI、自动驾驶等领域。在这些领域中，设计精确的奖励函数往往非常困难。通过使用该方法，可以使智能体在没有显式奖励的情况下，仅通过设定目标状态来学习完成任务，从而降低开发成本，提高智能体的自主性和适应性。未来，该方法可以进一步扩展到更复杂的环境和任务中。

📄 摘要（原文）

Can we learn policies in reinforcement learning without rewards? Can we learn a policy just by trying to reach a goal state? We answer these questions positively by proposing a multi-step procedure that first learns a world model that goes backward in time, secondly generates goal-reaching backward trajectories, thirdly improves those sequences using shortest path finding algorithms, and finally trains a neural network policy by imitation learning. We evaluate our method on a deterministic maze environment where the observations are $64\times 64$ pixel bird's eye images and can show that it consistently reaches several goals.