Gradient Boosting Reinforcement Learning
作者: Benjamin Fuhrer, Chen Tessler, Gal Dalal
分类: cs.LG, cs.AI
发布日期: 2024-07-11 (更新: 2025-05-28)
备注: to be published in the Forty-Second International Conference on Machine Learning
期刊: Proceedings of the 42nd International Conference on Machine Learning ICML 2025, PMLR 267, 17960-17985, Vancouver Canada, 13-19 July 2025
💡 一句话要点
提出梯度提升强化学习（GBRL）框架，提升结构化特征场景下的强化学习性能。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 梯度提升树 强化学习 结构化特征 类别特征 分布外泛化 在线学习 鲁棒性
📋 核心要点
- 神经网络在强化学习中面临结构化特征处理和分布外泛化的挑战，限制了其在特定场景下的应用。
- GBRL框架通过交错树构建与环境交互，克服了传统梯度提升树在动态强化学习环境中的局限性。
- 实验表明，GBRL在结构化特征领域优于神经网络，并在连续控制基准上保持竞争力，同时具有更好的鲁棒性。
📝 摘要（中文）
本文提出梯度提升强化学习（GBRL）框架，旨在将梯度提升树（GBT）的优势应用于强化学习（RL）任务。尽管神经网络（NN）已成为RL的默认选择，但在处理结构化和类别特征时面临重大挑战，并且泛化到分布外样本的能力较差。而GBT在监督学习中擅长解决这些问题。然而，GBT在RL中的应用受到限制，因为传统GBT库的设计针对具有固定标签的静态数据集进行了优化，这使其与RL的动态特性不兼容，因为状态分布和奖励信号在训练期间都会演变。GBRL通过持续地将树的构建与环境交互交错来克服这一限制。通过广泛的实验，我们证明了GBRL在具有结构化观察和类别特征的领域中优于NN，同时在标准连续控制基准上保持了竞争性能。与其监督学习对应物一样，GBRL表现出对分布外样本的卓越鲁棒性，并且更好地处理不规则的状态-动作关系。
🔬 方法详解
问题定义：现有强化学习方法，特别是基于神经网络的方法，在处理具有结构化和类别特征的环境时表现不佳。此外，神经网络在面对训练数据分布之外的样本时，泛化能力较弱。传统梯度提升树（GBT）虽然擅长处理这些问题，但其设计是为静态数据集优化的，无法直接应用于动态变化的强化学习环境。
核心思路：GBRL的核心思路是将梯度提升树的优势（处理结构化数据和类别特征的能力，以及良好的泛化性能）与强化学习相结合。通过改进GBT的训练方式，使其能够适应强化学习中状态分布和奖励信号的动态变化。
技术框架：GBRL框架的核心是交错的树构建和环境交互。算法首先与环境交互收集数据，然后利用这些数据构建或更新梯度提升树模型。模型用于选择动作，并再次与环境交互收集新的数据。这个过程不断循环，使得树模型能够逐步适应环境的变化。框架包含环境交互模块、数据收集模块、树模型构建/更新模块和动作选择模块。
关键创新：GBRL的关键创新在于将梯度提升树的训练过程与强化学习的动态环境相结合。传统GBT是离线训练的，而GBRL通过在线的方式，不断地利用新的环境交互数据来更新树模型，使其能够适应状态分布和奖励信号的变化。
关键设计：GBRL使用梯度提升树作为其策略或价值函数的表示。具体的技术细节包括：如何选择合适的树的深度和数量，如何设计奖励函数，以及如何平衡探索和利用。损失函数通常基于时序差分误差或策略梯度。动作选择策略可以是ε-greedy或者其他探索策略。参数设置需要根据具体的环境进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，在具有结构化观察和类别特征的领域中，GBRL的性能优于传统的基于神经网络的强化学习方法。例如，在某些任务中，GBRL能够达到更高的平均奖励，并且具有更好的样本效率。此外，GBRL还表现出对分布外样本的更强鲁棒性，这意味着它在面对未知的环境变化时，能够更好地保持性能。
🎯 应用场景
GBRL适用于具有结构化观察和类别特征的强化学习任务，例如推荐系统、对话系统、机器人控制等。在这些领域，状态通常包含大量的离散特征，神经网络难以有效地处理。GBRL的优势在于能够更好地利用这些特征，从而提高学习效率和性能。该研究的潜在价值在于为解决复杂环境下的强化学习问题提供了一种新的思路和方法，并可能推动相关领域的发展。
📄 摘要（原文）
We present Gradient Boosting Reinforcement Learning (GBRL), a framework that adapts the strengths of gradient boosting trees (GBT) to reinforcement learning (RL) tasks. While neural networks (NNs) have become the de facto choice for RL, they face significant challenges with structured and categorical features and tend to generalize poorly to out-of-distribution samples. These are challenges for which GBTs have traditionally excelled in supervised learning. However, GBT's application in RL has been limited. The design of traditional GBT libraries is optimized for static datasets with fixed labels, making them incompatible with RL's dynamic nature, where both state distributions and reward signals evolve during training. GBRL overcomes this limitation by continuously interleaving tree construction with environment interaction. Through extensive experiments, we demonstrate that GBRL outperforms NNs in domains with structured observations and categorical features while maintaining competitive performance on standard continuous control benchmarks. Like its supervised learning counterpart, GBRL demonstrates superior robustness to out-of-distribution samples and better handles irregular state-action relationships.