Kolmogorov-Arnold Network for Online Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2408.04841v3 📥 PDF

作者: Victor Augusto Kich, Jair Augusto Bottega, Raul Steinmetz, Ricardo Bedin Grando, Ayano Yorozu, Akihisa Ohya

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2024-08-09 (更新: 2024-08-31)

备注: Paper accepted at 24th International Conference on Control, Automation and Systems (ICCAS)

💡 一句话要点

提出基于Kolmogorov-Arnold网络(KAN)的PPO算法，提升在线强化学习效率。

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

关键词: 强化学习 近端策略优化 Kolmogorov-Arnold网络 函数逼近 在线学习

📋 核心要点

  1. 传统强化学习算法依赖MLP进行函数逼近，但MLP参数量大，计算成本高，限制了其在资源受限环境中的应用。
  2. 论文提出使用KANs替代MLP，利用KANs更高效的函数逼近能力，降低PPO算法的参数量和计算复杂度。
  3. 实验结果表明，基于KAN的PPO算法在DeepMind Control套件上取得了与MLP-PPO相当的性能，同时减少了参数数量。

📝 摘要（中文）

本文探索了Kolmogorov-Arnold网络(KANs)在强化学习中的应用，KANs作为多层感知机(MLPs)的替代方案，在神经网络中展现出潜力，以更少的参数和更低的内存使用提供通用函数逼近。本文研究了在近端策略优化(PPO)算法中使用KANs作为函数逼近器。通过DeepMind Control Proprio Robotics基准测试，将该方法与原始的基于MLP的PPO算法的性能进行了比较。结果表明，基于KAN的强化学习算法可以达到与其基于MLP的算法相当的性能，并且通常使用更少的参数。这些发现表明，KANs可能为强化学习模型提供更有效的选择。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在线强化学习中，传统基于MLP的PPO算法参数量大、计算复杂度高的问题。现有方法在资源受限或需要快速适应的环境中表现不佳，限制了强化学习的应用范围。

核心思路：论文的核心思路是利用Kolmogorov-Arnold Network (KAN) 作为函数逼近器来替代PPO算法中的MLP。KANs 具有更强的函数逼近能力，可以用更少的参数实现与MLP相当甚至更好的性能，从而降低计算成本和内存占用。

技术框架：整体框架仍然是PPO算法，主要模块包括：Actor网络（策略网络）和Critic网络（价值网络）。关键在于将Actor和Critic网络中的MLP替换为KANs。算法流程与标准PPO一致，包括：与环境交互收集数据、计算优势函数、更新Actor网络和Critic网络。

关键创新：最重要的创新点在于将KANs引入到PPO算法中，利用KANs的特性来提升强化学习的效率。KANs与MLP的本质区别在于，KANs使用可学习的激活函数，并且参数主要集中在连接权重上，而非节点上，这使得KANs能够更有效地学习复杂函数。

关键设计：论文中KANs的具体结构（层数、每层神经元数量等）需要根据具体任务进行调整。损失函数与标准PPO算法相同，包括策略损失、价值损失和熵正则化项。参数更新方式也与标准PPO一致，使用Adam优化器。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，基于KAN的PPO算法在DeepMind Control Proprio Robotics基准测试中，能够达到与基于MLP的PPO算法相当的性能，同时显著减少了参数数量。具体性能数据和参数减少比例在论文中给出，证明了KANs在强化学习中的有效性和效率。

🎯 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。通过降低强化学习模型的参数量和计算复杂度，使其能够在资源受限的嵌入式设备或需要快速响应的实时系统中部署。未来，可以进一步探索KANs在其他强化学习算法中的应用，并研究如何自动设计KANs的结构。

📄 摘要（原文）

Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) have shown potential as an alternative to Multi-Layer Perceptrons (MLPs) in neural networks, providing universal function approximation with fewer parameters and reduced memory usage. In this paper, we explore the use of KANs as function approximators within the Proximal Policy Optimization (PPO) algorithm. We evaluate this approach by comparing its performance to the original MLP-based PPO using the DeepMind Control Proprio Robotics benchmark. Our results indicate that the KAN-based reinforcement learning algorithm can achieve comparable performance to its MLP-based counterpart, often with fewer parameters. These findings suggest that KANs may offer a more efficient option for reinforcement learning models.