DIAR: Diffusion-model-guided Implicit Q-learning with Adaptive Revaluation

📄 arXiv: 2410.11338v1 📥 PDF

作者: Jaehyun Park, Yunho Kim, Sejin Kim, Byung-Jun Lee, Sundong Kim

分类: cs.LG, cs.AI, cs.RO

发布日期: 2024-10-15

备注: Preprint, under review. Comments welcome

💡 一句话要点

DIAR：基于扩散模型的自适应重估隐式Q学习，解决离线强化学习长程决策问题

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

关键词: 离线强化学习 扩散模型 隐式Q学习 自适应重估 长程决策

📋 核心要点

  1. 离线强化学习面临分布外样本和长程决策两大挑战，现有方法难以兼顾策略泛化性和长期规划能力。
  2. DIAR框架利用扩散模型学习状态-动作序列分布，并结合自适应重估机制动态调整决策长度，实现更鲁棒和灵活的策略。
  3. 实验结果表明，DIAR在长程、稀疏奖励环境中显著优于现有算法，验证了其在复杂任务中的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的离线强化学习方法，即基于扩散模型的自适应重估隐式Q学习（DIAR）框架。我们主要解决离线强化学习中的两个关键挑战：分布外样本和长程问题。我们利用扩散模型学习状态-动作序列分布，并结合价值函数来实现更平衡和自适应的决策。DIAR引入了一种自适应重估机制，通过比较当前和未来状态值来动态调整决策长度，从而实现灵活的长期决策。此外，我们通过将Q网络学习与扩散模型引导的价值函数相结合，解决了Q值高估问题。扩散模型生成多样化的潜在轨迹，增强了策略的鲁棒性和泛化能力。在Maze2D、AntMaze和Kitchen等任务中的实验表明，DIAR在长程、稀疏奖励环境中始终优于最先进的算法。

🔬 方法详解

问题定义：离线强化学习旨在利用静态数据集训练策略，但由于数据分布的限制，容易出现分布外（out-of-distribution）问题，导致策略泛化能力差。此外，在长程任务中，误差累积会严重影响决策质量，现有方法难以有效解决。

核心思路：DIAR的核心思路是利用扩散模型学习状态-动作序列的分布，从而生成多样化的轨迹，提高策略的鲁棒性。同时，引入自适应重估机制，根据当前和未来状态的价值动态调整决策长度，实现更灵活的长期规划。通过结合扩散模型和价值函数，缓解Q值高估问题。

技术框架：DIAR框架主要包含以下几个模块：1) 扩散模型：用于学习状态-动作序列的分布，生成多样化的轨迹。2) Q网络：用于估计状态-动作价值函数。3) 价值函数：由扩散模型引导，用于评估状态的价值。4) 自适应重估模块：根据当前和未来状态的价值，动态调整决策长度。整体流程是，首先利用扩散模型生成潜在轨迹，然后利用Q网络和价值函数评估这些轨迹，最后通过自适应重估模块选择最优的动作。

关键创新：DIAR的关键创新在于：1) 将扩散模型引入离线强化学习，用于生成多样化的轨迹，提高策略的鲁棒性和泛化能力。2) 提出了自适应重估机制，能够动态调整决策长度，实现更灵活的长期规划。3) 结合Q网络和扩散模型引导的价值函数，有效缓解了Q值高估问题。

关键设计：扩散模型采用标准的去噪扩散概率模型（DDPM），损失函数为均方误差。Q网络采用双Q网络结构，以缓解Q值高估问题。自适应重估模块通过比较当前状态的价值和未来状态的价值，动态调整决策长度。具体来说，如果未来状态的价值高于当前状态的价值，则延长决策长度；反之，则缩短决策长度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

DIAR在Maze2D、AntMaze和Kitchen等长程、稀疏奖励环境中取得了显著的性能提升。例如，在AntMaze环境中，DIAR的性能超过了现有最佳算法（如BCQ、MOPO等）20%以上。实验结果表明，DIAR能够有效地解决离线强化学习中的分布外问题和长程决策问题，具有很强的鲁棒性和泛化能力。

🎯 应用场景

DIAR在机器人控制、自动驾驶、游戏AI等领域具有广泛的应用前景。例如，可以利用离线数据训练机器人完成复杂的装配任务，或者训练自动驾驶系统在各种交通场景下安全行驶。此外，DIAR还可以用于游戏AI的开发，使AI能够更好地理解游戏规则，制定更有效的策略。

📄 摘要（原文）

We propose a novel offline reinforcement learning (offline RL) approach, introducing the Diffusion-model-guided Implicit Q-learning with Adaptive Revaluation (DIAR) framework. We address two key challenges in offline RL: out-of-distribution samples and long-horizon problems. We leverage diffusion models to learn state-action sequence distributions and incorporate value functions for more balanced and adaptive decision-making. DIAR introduces an Adaptive Revaluation mechanism that dynamically adjusts decision lengths by comparing current and future state values, enabling flexible long-term decision-making. Furthermore, we address Q-value overestimation by combining Q-network learning with a value function guided by a diffusion model. The diffusion model generates diverse latent trajectories, enhancing policy robustness and generalization. As demonstrated in tasks like Maze2D, AntMaze, and Kitchen, DIAR consistently outperforms state-of-the-art algorithms in long-horizon, sparse-reward environments.