Multi-Type Preference Learning: Empowering Preference-Based Reinforcement Learning with Equal Preferences

📄 arXiv: 2409.07268v2 📥 PDF

作者: Ziang Liu, Junjie Xu, Xingjiao Wu, Jing Yang, Liang He

分类: cs.LG

发布日期: 2024-09-11 (更新: 2024-10-15)

备注: 8 pages, 6 figures

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出多类型偏好学习(MTPL)，通过融合等同偏好提升基于偏好的强化学习效果

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 基于偏好的强化学习 多类型偏好学习 等同偏好 人类反馈 机器人控制

📋 核心要点

  1. 现有基于偏好的强化学习方法忽略了教师可能给出的“等同偏好”反馈，导致信息损失。
  2. 论文提出多类型偏好学习(MTPL)，通过优化神经网络，使等同偏好的行为产生相似的奖励预测。
  3. 实验表明，MTPL在DeepMind Control Suite的多个任务中，提升了现有PBRL方法的性能和反馈效率。

📝 摘要（中文）

基于偏好的强化学习(PBRL)直接从人类教师关于智能体行为的偏好中学习，而无需精心设计的奖励函数。然而，现有的PBRL方法通常主要从显式偏好中学习，忽略了教师可能选择等同偏好的可能性。这种忽略可能会阻碍智能体理解教师的任务视角，导致重要信息的丢失。为了解决这个问题，我们引入了等同偏好学习任务，该任务通过促进当两个智能体的行为被标记为等同偏好时产生相似的奖励预测来优化神经网络。在此基础上，我们提出了一种新的PBRL方法，即多类型偏好学习(MTPL)，它允许同时从等同偏好中学习，同时利用现有方法从显式偏好中学习。为了验证我们的方法，我们设计了实验，将MTPL应用于DeepMind Control Suite中的十个运动和机器人操作任务中的四个现有最先进的基线。实验结果表明，同时从等同偏好和显式偏好中学习使PBRL方法能够更全面地理解教师的反馈，从而提高反馈效率。

🔬 方法详解

问题定义：现有的基于偏好的强化学习(PBRL)方法主要依赖于显式的偏好反馈（例如，A优于B），而忽略了教师可能认为两个行为“等同好”的情况。这种忽略导致智能体无法充分理解教师的意图，损失了重要的信息，限制了学习效率和最终性能。现有方法没有充分利用所有类型的偏好信息。

核心思路：论文的核心思路是同时利用显式偏好和等同偏好信息来训练PBRL模型。通过引入“等同偏好学习任务”，模型能够学习到当两个行为被认为等同时，它们应该具有相似的奖励预测。这样，模型不仅学习到哪些行为更好，还学习到哪些行为是可接受的，从而更全面地理解教师的反馈。

技术框架：MTPL方法建立在现有的PBRL框架之上，主要包含以下几个模块：1) 行为采样模块：生成用于比较的智能体行为；2) 偏好收集模块：从教师处获取显式偏好和等同偏好；3) 奖励预测模块：使用神经网络预测每个行为的奖励；4) 损失函数计算模块：计算显式偏好损失和等同偏好损失；5) 模型优化模块：使用梯度下降优化神经网络。

关键创新：MTPL的关键创新在于引入了“等同偏好学习任务”，并将其与现有的显式偏好学习任务相结合。这使得模型能够同时从两种类型的偏好信息中学习，从而更全面地理解教师的反馈。与现有方法相比，MTPL能够更有效地利用教师的反馈，提高学习效率和最终性能。

关键设计：MTPL的关键设计包括：1) 等同偏好损失函数：该损失函数旨在最小化两个被标记为等同偏好的行为的奖励预测之间的差异。具体来说，可以使用均方误差或Huber损失等。2) 损失权重：需要合理设置显式偏好损失和等同偏好损失的权重，以平衡两种类型偏好信息的影响。3) 网络结构：可以使用任何适用于PBRL的神经网络结构，例如多层感知机或卷积神经网络。4) 训练策略：可以使用标准的强化学习训练策略，例如Adam优化器和经验回放。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MTPL在DeepMind Control Suite的十个运动和机器人操作任务中，显著提升了四个现有最先进PBRL基线的性能。具体来说，MTPL在多个任务中都取得了更高的平均奖励，并且在某些任务中实现了更快的收敛速度。这表明同时学习显式偏好和等同偏好能够更有效地利用教师的反馈，提高学习效率。

🎯 应用场景

MTPL方法可以应用于各种需要人类反馈的强化学习任务中，例如机器人控制、游戏AI和自动驾驶。通过利用等同偏好信息，MTPL可以提高学习效率，减少对大量显式偏好数据的依赖，从而降低人工标注成本。该方法尤其适用于教师难以给出明确偏好排序的场景，例如复杂的操作任务或主观评价任务。

📄 摘要（原文）

Preference-Based reinforcement learning (PBRL) learns directly from the preferences of human teachers regarding agent behaviors without needing meticulously designed reward functions. However, existing PBRL methods often learn primarily from explicit preferences, neglecting the possibility that teachers may choose equal preferences. This neglect may hinder the understanding of the agent regarding the task perspective of the teacher, leading to the loss of important information. To address this issue, we introduce the Equal Preference Learning Task, which optimizes the neural network by promoting similar reward predictions when the behaviors of two agents are labeled as equal preferences. Building on this task, we propose a novel PBRL method, Multi-Type Preference Learning (MTPL), which allows simultaneous learning from equal preferences while leveraging existing methods for learning from explicit preferences. To validate our approach, we design experiments applying MTPL to four existing state-of-the-art baselines across ten locomotion and robotic manipulation tasks in the DeepMind Control Suite. The experimental results indicate that simultaneous learning from both equal and explicit preferences enables the PBRL method to more comprehensively understand the feedback from teachers, thereby enhancing feedback efficiency. Project page: \url{https://github.com/FeiCuiLengMMbb/paper_MTPL}