CIER: A Novel Experience Replay Approach with Causal Inference in Deep Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2405.08380v1 📥 PDF

作者: Jingwen Wang, Dehui Du, Yida Li, Yiyang Li, Yikang Chen

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2024-05-14

💡 一句话要点

提出CIER：一种基于因果推理的深度强化学习经验回放新方法，提升数据利用率和可解释性。

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

关键词: 深度强化学习 经验回放 因果推理 时间序列分析 可解释性

📋 核心要点

  1. 深度强化学习训练中，数据利用率低和缺乏可解释性是关键挑战，尤其是在训练量大和模型复杂的情况下。
  2. CIER方法通过分割时间序列为子序列，并利用因果推理识别影响训练结果的关键因素，从而提高数据利用率。
  3. 实验结果表明，CIER方法在常见环境中有效提升了DRL训练的效率，并为训练过程提供了一定的可解释性。

📝 摘要（中文）

深度强化学习(DRL)的训练过程需要智能体与环境进行重复交互。随着训练量和模型复杂性的增加，如何提高数据利用率和DRL训练的可解释性仍然是一个具有挑战性的问题。本文通过关注时间序列时间维度上的时间相关性来解决这些挑战。我们提出了一种新方法，将多元时间序列分割成有意义的子序列，并基于这些子序列表示时间序列。此外，子序列被用于因果推理，以识别对训练结果有显著影响的基本因果因素。我们设计了一个模块，在DRL训练期间提供关于因果关系的反馈。多个实验证明了我们的方法在常见环境中的可行性，证实了其提高DRL训练有效性和赋予训练过程一定程度可解释性的能力。此外，我们使用优先级经验回放算法扩展了我们的方法，实验结果证明了我们方法的持续有效性。

🔬 方法详解

问题定义：深度强化学习训练过程中，智能体与环境的交互产生大量数据，但如何高效利用这些数据，并理解哪些因素对训练结果起关键作用，是一个挑战。现有方法往往难以充分挖掘时间序列中的时间相关性，导致数据利用率不高，且缺乏对训练过程的有效解释。

核心思路：CIER的核心思路是将时间序列分解为有意义的子序列，然后利用因果推理来识别影响训练结果的关键因素。通过关注这些关键因素，可以更有效地利用经验数据，并为训练过程提供可解释性。

技术框架：CIER方法主要包含以下几个模块：1) 时间序列分割模块，将多元时间序列分割成有意义的子序列；2) 因果推理模块，利用子序列进行因果推理，识别对训练结果有显著影响的因果因素；3) 反馈模块，在DRL训练期间提供关于因果关系的反馈，指导智能体的学习；4) 经验回放模块，结合优先级经验回放算法，进一步提升数据利用率。

关键创新：CIER的关键创新在于将因果推理引入到深度强化学习的经验回放中。通过识别关键的因果因素，可以更有效地利用经验数据，并为训练过程提供可解释性。与传统的经验回放方法相比，CIER能够更加关注对训练结果有重要影响的经验。

关键设计：论文中关于时间序列分割的具体方法、因果推理模型的选择、以及反馈模块的设计细节（例如，如何将因果关系信息融入到奖励函数或策略梯度中）等关键设计细节未知。优先级经验回放算法的具体实现也未知。

📊 实验亮点

论文通过在常见环境中的实验验证了CIER方法的可行性，证明了其能够提高DRL训练的有效性，并赋予训练过程一定程度的可解释性。此外，结合优先级经验回放算法的扩展实验也表明了CIER方法的持续有效性。具体的性能数据、对比基线和提升幅度等实验细节未知。

🎯 应用场景

CIER方法可以应用于各种需要高效率和可解释性的强化学习任务中，例如机器人控制、自动驾驶、游戏AI等。通过识别关键的因果因素，可以帮助智能体更快地学习到最优策略，并为决策过程提供合理的解释，从而提高系统的可靠性和安全性。该方法还有潜力应用于金融交易、医疗诊断等领域，辅助决策并提高效率。

📄 摘要（原文）

In the training process of Deep Reinforcement Learning (DRL), agents require repetitive interactions with the environment. With an increase in training volume and model complexity, it is still a challenging problem to enhance data utilization and explainability of DRL training. This paper addresses these challenges by focusing on the temporal correlations within the time dimension of time series. We propose a novel approach to segment multivariate time series into meaningful subsequences and represent the time series based on these subsequences. Furthermore, the subsequences are employed for causal inference to identify fundamental causal factors that significantly impact training outcomes. We design a module to provide feedback on the causality during DRL training. Several experiments demonstrate the feasibility of our approach in common environments, confirming its ability to enhance the effectiveness of DRL training and impart a certain level of explainability to the training process. Additionally, we extended our approach with priority experience replay algorithm, and experimental results demonstrate the continued effectiveness of our approach.