PDiT: Interleaving Perception and Decision-making Transformers for Deep Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2312.15863v1 📥 PDF

作者: Hangyu Mao, Rui Zhao, Ziyue Li, Zhiwei Xu, Hao Chen, Yiqun Chen, Bin Zhang, Zhen Xiao, Junge Zhang, Jiangjin Yin

分类: cs.LG, cs.AI, cs.RO, eess.SY

发布日期: 2023-12-26

备注: Proc. of the 23rd International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2024, full paper with oral presentation). Cover our preliminary study: arXiv:2212.14538

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出PDiT：一种交错感知与决策Transformer网络，提升深度强化学习性能

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

关键词: 深度强化学习 Transformer网络 感知决策交错 环境建模 特征表示

📋 核心要点

  1. 深度强化学习依赖于有效的深度网络设计，现有方法在感知和决策的整合上存在不足。
  2. PDiT通过交错的感知和决策Transformer，分别处理环境感知和决策制定，实现更有效的策略学习。
  3. 实验表明，PDiT在多种环境下优于现有基线，并能提取可解释的特征表示，具有良好的泛化能力。

📝 摘要（中文）

本文旨在改进深度强化学习中的深度网络设计。为此，我们提出了感知与决策交错Transformer（PDiT）网络，该网络以一种非常自然的方式级联了两个Transformer：感知Transformer专注于通过在patch级别处理观察来执行环境感知，而决策Transformer则通过以期望回报的历史、感知器的输出和动作为条件来关注决策制定。这种网络设计通常适用于许多深度强化学习设置，例如，在具有图像观察、本体感觉观察或混合图像-语言观察的环境下的在线和离线强化学习算法。大量实验表明，PDiT不仅可以在不同的设置中实现优于强大基线的性能，还可以提取可解释的特征表示。

🔬 方法详解

问题定义：现有深度强化学习方法在处理复杂环境时，往往难以有效地整合感知信息和决策过程。传统的深度网络结构可能无法充分提取环境中的关键特征，导致策略学习效率低下，尤其是在图像、本体感觉和混合模态输入的情况下。

核心思路：PDiT的核心思路是将感知和决策过程解耦，并分别使用Transformer进行处理，然后通过交错的方式将两者结合。感知Transformer负责从环境观察中提取特征，决策Transformer则基于这些特征和历史信息做出决策。这种设计允许网络更专注于各自的任务，从而提高学习效率和性能。

技术框架：PDiT由两个主要的Transformer模块组成：感知Transformer和决策Transformer。感知Transformer接收环境观察作为输入，例如图像或本体感觉数据，并将其分割成patch，然后通过自注意力机制提取特征。决策Transformer接收感知Transformer的输出、期望回报的历史和之前的动作作为输入，并生成新的动作。这两个Transformer交替进行处理，形成一个完整的决策循环。

关键创新：PDiT的关键创新在于其交错的感知和决策Transformer结构。与传统的将感知和决策融合在一起的网络结构不同，PDiT将这两个过程分离，并使用Transformer分别进行处理。这种设计允许网络更专注于各自的任务，从而提高学习效率和性能。此外，PDiT的设计使其能够处理多种类型的环境观察，包括图像、本体感觉和混合模态数据。

关键设计：PDiT的关键设计包括：1) 使用Transformer进行感知和决策，利用其强大的特征提取能力和长程依赖建模能力；2) 交错的感知和决策过程，允许网络在每个时间步都进行感知和决策；3) 使用期望回报的历史作为决策Transformer的输入，帮助网络更好地规划长期目标；4) 使用patch级别的观察输入，允许感知Transformer更好地捕捉局部特征。

📊 实验亮点

实验结果表明，PDiT在多种深度强化学习任务中取得了显著的性能提升，超越了现有的基线方法。例如，在Atari游戏和MuJoCo连续控制任务中，PDiT的性能均优于其他基于Transformer的强化学习算法。此外，PDiT还能够提取可解释的特征表示，这有助于理解智能体的决策过程。

🎯 应用场景

PDiT具有广泛的应用前景，可应用于机器人控制、自动驾驶、游戏AI等领域。其能够处理多种类型的环境观察，使其能够适应不同的应用场景。此外，PDiT提取的可解释特征表示有助于理解智能体的决策过程，从而提高系统的可靠性和安全性。未来，PDiT可以进一步扩展到更复杂的任务和环境，例如多智能体协作和人机交互。

📄 摘要（原文）

Designing better deep networks and better reinforcement learning (RL) algorithms are both important for deep RL. This work studies the former. Specifically, the Perception and Decision-making Interleaving Transformer (PDiT) network is proposed, which cascades two Transformers in a very natural way: the perceiving one focuses on \emph{the environmental perception} by processing the observation at the patch level, whereas the deciding one pays attention to \emph{the decision-making} by conditioning on the history of the desired returns, the perceiver's outputs, and the actions. Such a network design is generally applicable to a lot of deep RL settings, e.g., both the online and offline RL algorithms under environments with either image observations, proprioception observations, or hybrid image-language observations. Extensive experiments show that PDiT can not only achieve superior performance than strong baselines in different settings but also extract explainable feature representations. Our code is available at \url{https://github.com/maohangyu/PDiT}.