Learning Latent Dynamic Robust Representations for World Models
作者: Ruixiang Sun, Hongyu Zang, Xin Li, Riashat Islam
分类: cs.LG, cs.AI
发布日期: 2024-05-10 (更新: 2024-05-30)
期刊: ICML 2024
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出HRSSM，通过动态鲁棒表征学习提升世界模型在视觉噪声环境下的性能
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 世界模型 强化学习 视觉表征学习 鲁棒性 时空掩码
📋 核心要点
- 现有MBRL方法在视觉噪声环境下难以提取任务相关特征，导致世界模型性能下降。
- 论文提出HRSSM，结合时空掩码、双仿真的原则和潜在重建，提取鲁棒的任务特定表征。
- 实验表明，HRSSM在视觉复杂的控制任务中，显著优于现有方法，提升了模型性能。
📝 摘要（中文）
基于视觉的模型强化学习(MBRL)旨在封装智能体对环境底层动态的知识，从而学习一个有用的世界模型作为规划器。然而，Dreamer等顶级MBRL智能体在存在外生或无关噪声的视觉像素输入下表现不佳，这是由于它们无法捕获任务特定的特征，同时过滤掉不相关的时空细节。为了解决这个问题，我们应用时空掩码策略、双仿真的原则，并结合潜在重建，以捕获环境的内生任务特定方面，从而有效地消除不必要的信息。表征、动态和策略的联合训练通常会导致不稳定。为了进一步解决这个问题，我们开发了一种混合循环状态空间模型(HRSSM)结构，增强了状态表征的鲁棒性，从而实现有效的策略学习。我们的实验评估表明，在各种视觉复杂的控制任务中，例如来自Matterport环境的外生干扰物的Maniskill，与现有方法相比，性能得到了显著提高。我们的代码可在https://github.com/bit1029public/HRSSM获得。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决视觉模型强化学习（MBRL）在处理包含外生噪声的视觉输入时，世界模型性能下降的问题。现有方法难以有效提取任务相关的特征，并过滤掉不相关的时空细节，导致模型对环境动态的理解不准确，影响规划和控制。
核心思路：论文的核心思路是通过学习一种鲁棒的、任务特定的潜在动态表征，来提升世界模型在噪声环境下的性能。具体而言，通过时空掩码策略来关注重要的时空区域，利用双仿真的原则来保证学习到的表征能够反映环境的真实动态，并结合潜在重建来增强表征的表达能力。
技术框架：论文提出的HRSSM（Hybrid Recurrent State-Space Model）包含以下主要模块：1) 编码器：将视觉输入编码为潜在状态；2) 时空掩码模块：学习关注重要的时空区域；3) 动态模型：预测潜在状态的转移；4) 解码器：从潜在状态重建视觉输入；5) 策略网络：基于潜在状态学习控制策略。整个框架通过联合训练，优化表征、动态模型和策略。
关键创新：论文的关键创新在于将时空掩码策略、双仿真的原则和潜在重建相结合，学习一种鲁棒的、任务特定的潜在动态表征。此外，HRSSM结构增强了状态表征的鲁棒性，从而实现有效的策略学习。与现有方法相比，HRSSM能够更好地处理视觉噪声，提取任务相关的特征，提升世界模型的性能。
关键设计：论文使用了VAE（Variational Autoencoder）结构进行潜在状态的编码和解码。时空掩码模块采用注意力机制，学习每个像素的重要性。动态模型采用循环神经网络（RNN）来建模状态转移。损失函数包括重建损失、动态预测损失和策略优化损失。双仿真的原则通过约束潜在状态的转移来保证学习到的表征能够反映环境的真实动态。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，HRSSM在Maniskill等视觉复杂的控制任务中，显著优于Dreamer等现有方法。在存在外生干扰物的情况下，HRSSM能够更准确地预测环境动态，学习更有效的控制策略，从而实现更高的任务完成率和更低的失败率。具体性能提升数据在论文中有详细展示。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人控制、自动驾驶、游戏AI等领域。通过提升模型在复杂视觉环境下的鲁棒性，可以使智能体更好地理解和适应真实世界的动态变化，从而实现更安全、更高效的决策和控制。未来，该方法可以进一步扩展到多模态输入和更复杂的任务中。
📄 摘要（原文）
Visual Model-Based Reinforcement Learning (MBRL) promises to encapsulate agent's knowledge about the underlying dynamics of the environment, enabling learning a world model as a useful planner. However, top MBRL agents such as Dreamer often struggle with visual pixel-based inputs in the presence of exogenous or irrelevant noise in the observation space, due to failure to capture task-specific features while filtering out irrelevant spatio-temporal details. To tackle this problem, we apply a spatio-temporal masking strategy, a bisimulation principle, combined with latent reconstruction, to capture endogenous task-specific aspects of the environment for world models, effectively eliminating non-essential information. Joint training of representations, dynamics, and policy often leads to instabilities. To further address this issue, we develop a Hybrid Recurrent State-Space Model (HRSSM) structure, enhancing state representation robustness for effective policy learning. Our empirical evaluation demonstrates significant performance improvements over existing methods in a range of visually complex control tasks such as Maniskill \cite{gu2023maniskill2} with exogenous distractors from the Matterport environment. Our code is avaliable at https://github.com/bit1029public/HRSSM.