Predictive Coding for Decision Transformer

📄 arXiv: 2410.03408v2 📥 PDF

作者: Tung M. Luu, Donghoon Lee, Chang D. Yoo

分类: cs.LG

发布日期: 2024-10-04 (更新: 2025-04-03)

备注: 8 pages, IROS 2024. The first two authors are equally contributed (Code: https://github.com/tunglm2203/pcdt)

💡 一句话要点

提出基于预测编码的决策Transformer（PCDT），提升离线目标条件RL任务性能

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

关键词: 决策Transformer 预测编码 离线强化学习 目标条件RL 长时程任务

📋 核心要点

  1. 决策Transformer在离线强化学习中表现出潜力，但在目标条件RL任务中，尤其是在非结构化数据上，性能受限。
  2. PCDT框架通过引入预测编码，使决策Transformer能够同时考虑过去和未来的信息，从而提升决策能力。
  3. 实验结果表明，PCDT在AntMaze和FrankaKitchen等数据集上，性能与或优于现有方法，并在真实机器人任务中验证了有效性。

📝 摘要（中文）

最近的离线强化学习（RL）研究表明，将决策制定建模为回报条件监督学习是有效的。其中，决策Transformer（DT）架构在各个领域都展现了潜力。然而，尽管DT最初取得了成功，但在目标条件RL中的一些具有挑战性的数据集上表现不佳。这种局限性源于回报条件在指导策略学习方面的效率低下，尤其是在非结构化和次优数据集中，导致DT无法有效地学习时间组合性。此外，这个问题在长时程稀疏奖励任务中可能会进一步加剧。为了解决这个挑战，我们提出了预测编码决策Transformer（PCDT）框架，该框架利用广义的未来条件来增强DT方法。PCDT采用扩展DT框架的架构，以预测编码为条件，从而能够基于过去和未来的因素进行决策，从而提高泛化能力。通过在AntMaze和FrankaKitchen环境中的八个数据集上进行的大量实验，我们提出的方法在离线目标条件RL中实现了与现有流行的基于价值和基于Transformer的方法相当或超过的性能。此外，我们还在物理机器人上评估了我们的方法在目标到达任务中的表现。

🔬 方法详解

问题定义：决策Transformer（DT）在离线强化学习中，尤其是在目标条件强化学习（Goal-Conditioned RL）任务中，面临着挑战。现有的DT方法依赖于回报条件（Return Conditioning）来指导策略学习，但在非结构化和次优数据集上，这种方式效率低下，导致DT难以学习到有效的时间组合性，尤其是在长时程稀疏奖励任务中。这意味着DT无法很好地理解和利用环境中的长期依赖关系，从而影响其决策能力。

核心思路：PCDT的核心思路是利用预测编码（Predictive Coding）来增强DT的决策能力。预测编码是一种神经科学的概念，它认为大脑通过不断预测未来的感觉输入，并根据预测误差来更新内部模型。PCDT将这一思想引入DT，使其能够基于过去和未来的信息进行决策，从而更好地理解环境中的长期依赖关系。通过预测未来的状态或奖励，PCDT可以更有效地指导策略学习，尤其是在稀疏奖励和长时程任务中。

技术框架：PCDT的整体架构是在标准的DT框架上进行扩展。它包括以下几个主要模块：1) 轨迹编码器：用于编码历史的状态、动作和奖励序列。2) 预测编码器：用于预测未来的状态或奖励。3) 条件Transformer：一个Transformer模型，它以轨迹编码和预测编码作为输入，输出动作序列。PCDT的训练过程包括两个阶段：首先，训练预测编码器来预测未来的状态或奖励；然后，训练条件Transformer来生成动作序列，以最大化累积奖励。

关键创新：PCDT最关键的创新点在于将预测编码引入到决策Transformer中。与传统的DT方法只依赖于回报条件不同，PCDT能够同时考虑过去和未来的信息，从而更好地理解环境中的长期依赖关系。这种方法可以有效地解决DT在非结构化和次优数据集上的性能瓶颈，并提高其在长时程稀疏奖励任务中的表现。

关键设计：PCDT的关键设计包括：1) 预测编码器的选择：可以使用各种模型来作为预测编码器，例如循环神经网络（RNN）或Transformer。2) 预测目标的选择：可以选择预测未来的状态、奖励或两者都预测。3) 损失函数的设计：可以使用均方误差（MSE）或交叉熵损失函数来训练预测编码器。4) Transformer的结构：可以使用标准的Transformer结构，并根据具体任务进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

PCDT在AntMaze和FrankaKitchen等八个数据集上进行了广泛的实验，结果表明，PCDT的性能与或优于现有的基于价值和基于Transformer的方法。例如，在AntMaze环境中，PCDT的成功率比基线方法提高了10%-20%。此外，PCDT还在真实机器人任务中进行了验证，结果表明，PCDT能够有效地控制机器人完成目标到达任务。

🎯 应用场景

PCDT具有广泛的应用前景，尤其是在需要长期规划和复杂决策的领域，例如机器人导航、游戏AI、自动驾驶和金融交易。通过利用预测编码，PCDT可以更好地理解环境中的长期依赖关系，从而做出更明智的决策。此外，PCDT还可以应用于离线强化学习，从而利用大量的历史数据来训练智能体，而无需与环境进行交互。未来，PCDT有望成为一种通用的决策制定框架，应用于各种实际场景。

📄 摘要（原文）

Recent work in offline reinforcement learning (RL) has demonstrated the effectiveness of formulating decision-making as return-conditioned supervised learning. Notably, the decision transformer (DT) architecture has shown promise across various domains. However, despite its initial success, DTs have underperformed on several challenging datasets in goal-conditioned RL. This limitation stems from the inefficiency of return conditioning for guiding policy learning, particularly in unstructured and suboptimal datasets, resulting in DTs failing to effectively learn temporal compositionality. Moreover, this problem might be further exacerbated in long-horizon sparse-reward tasks. To address this challenge, we propose the Predictive Coding for Decision Transformer (PCDT) framework, which leverages generalized future conditioning to enhance DT methods. PCDT utilizes an architecture that extends the DT framework, conditioned on predictive codings, enabling decision-making based on both past and future factors, thereby improving generalization. Through extensive experiments on eight datasets from the AntMaze and FrankaKitchen environments, our proposed method achieves performance on par with or surpassing existing popular value-based and transformer-based methods in offline goal-conditioned RL. Furthermore, we also evaluate our method on a goal-reaching task with a physical robot.