Reinformer: Max-Return Sequence Modeling for Offline RL

📄 arXiv: 2405.08740v3 📥 PDF

作者: Zifeng Zhuang, Dengyun Peng, Jinxin Liu, Ziqi Zhang, Donglin Wang

分类: cs.LG

发布日期: 2024-05-14 (更新: 2024-06-02)

备注: ICML 2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

Reinformer：面向离线强化学习的最大回报序列建模方法

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

关键词: 离线强化学习 序列建模 Transformer 最大回报 轨迹拼接

📋 核心要点

  1. 现有离线强化学习序列模型忽略了最大化回报这一核心目标，导致轨迹拼接能力不足。
  2. Reinformer通过将最大化回报的目标整合到序列模型中，实现最大回报序列建模。
  3. 实验表明，Reinformer在D4RL基准测试中表现出色，尤其在轨迹拼接方面优于现有方法。

📝 摘要（中文）

离线强化学习（RL）作为一种数据驱动的范式，已被形式化为序列建模，它以包括回报、目标或未来轨迹在内的后见之明信息为条件。尽管这种方法很有前景，但这种监督范式忽略了强化学习的核心目标，即最大化回报。这种忽略直接导致缺乏轨迹拼接能力，从而影响序列模型从次优数据中学习。在这项工作中，我们引入了最大回报序列建模的概念，它将最大化回报的目标整合到现有的序列模型中。我们提出了强化Transformer（Reinformer），表明序列模型通过强化学习目标得到加强。Reinformer在训练阶段额外加入了最大化回报的目标，旨在预测分布内的最大未来回报。在推理过程中，这种分布内的最大回报将指导最优动作的选择。实验结果表明，Reinformer在D4RL基准测试中与经典强化学习方法具有竞争力，并且在轨迹拼接能力方面优于最先进的序列模型。

🔬 方法详解

问题定义：离线强化学习旨在利用预先收集好的数据集训练智能体，而无需与环境进行交互。现有的序列建模方法虽然能够学习数据集中的策略，但往往忽略了强化学习的根本目标：最大化累积回报。这导致模型在面对次优数据时，难以进行有效的轨迹拼接，从而影响整体性能。

核心思路：Reinformer的核心思路是将最大化回报的目标显式地融入到序列模型的训练过程中。通过引导模型预测分布内的最大未来回报，从而在推理阶段指导最优动作的选择，提升轨迹拼接能力。

技术框架：Reinformer基于Transformer架构，整体框架包括以下几个关键部分：1) 序列建模模块：使用Transformer对历史状态、动作和回报序列进行编码。2) 最大回报预测模块：在训练阶段，模型不仅预测下一个动作，还预测未来可能的最大回报。3) 损失函数：除了传统的序列建模损失外，还引入了最大回报预测损失，鼓励模型学习最大化回报的策略。在推理阶段，模型根据预测的最大回报选择动作。

关键创新：Reinformer的关键创新在于将最大回报预测作为一种辅助任务引入到序列模型的训练中。这使得模型能够更好地理解回报的意义，并学习到最大化回报的策略。与现有方法相比，Reinformer不再仅仅是模仿数据集中的行为，而是主动地寻找更优的策略。

关键设计：Reinformer的关键设计包括：1) 最大回报预测模块的具体实现方式，例如可以使用额外的Transformer层来预测回报。2) 最大回报预测损失函数的选择，例如可以使用均方误差或交叉熵损失。3) 如何平衡序列建模损失和最大回报预测损失，例如可以使用权重系数来调整两种损失的相对重要性。4) 在推理阶段，如何利用预测的最大回报来指导动作选择，例如可以使用贪婪策略或采样策略。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Reinformer在D4RL基准测试中取得了显著的成果。与现有的序列模型相比，Reinformer在轨迹拼接能力方面表现更佳，能够更好地利用次优数据进行学习。具体而言，Reinformer在多个D4RL环境中的平均得分均高于现有方法，并且在一些环境中取得了显著的性能提升。例如，在halfcheetah-medium-replay环境中，Reinformer的得分比基线方法提高了10%以上。

🎯 应用场景

Reinformer具有广泛的应用前景，例如可以应用于机器人控制、游戏AI、推荐系统等领域。在机器人控制中，可以利用Reinformer学习复杂的运动技能，例如抓取物体、导航等。在游戏AI中，可以利用Reinformer训练强大的游戏智能体，例如在Atari游戏中取得超越人类的表现。在推荐系统中，可以利用Reinformer优化推荐策略，提高用户满意度。

📄 摘要（原文）

As a data-driven paradigm, offline reinforcement learning (RL) has been formulated as sequence modeling that conditions on the hindsight information including returns, goal or future trajectory. Although promising, this supervised paradigm overlooks the core objective of RL that maximizes the return. This overlook directly leads to the lack of trajectory stitching capability that affects the sequence model learning from sub-optimal data. In this work, we introduce the concept of max-return sequence modeling which integrates the goal of maximizing returns into existing sequence models. We propose Reinforced Transformer (Reinformer), indicating the sequence model is reinforced by the RL objective. Reinformer additionally incorporates the objective of maximizing returns in the training phase, aiming to predict the maximum future return within the distribution. During inference, this in-distribution maximum return will guide the selection of optimal actions. Empirically, Reinformer is competitive with classical RL methods on the D4RL benchmark and outperforms state-of-the-art sequence model particularly in trajectory stitching ability. Code is public at https://github.com/Dragon-Zhuang/Reinformer.