DODT: Enhanced Online Decision Transformer Learning through Dreamer's Actor-Critic Trajectory Forecasting

📄 arXiv: 2410.11359v1 📥 PDF

作者: Eric Hanchen Jiang, Zhi Zhang, Dinghuai Zhang, Andrew Lizarraga, Chenheng Xu, Yasi Zhang, Siyan Zhao, Zhengjie Xu, Peiyu Yu, Yuer Tang, Deqian Kong, Ying Nian Wu

分类: cs.LG, cs.RO, stat.ML

发布日期: 2024-10-15

💡 一句话要点

DODT：通过Dreamer的Actor-Critic轨迹预测增强在线决策Transformer学习

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

关键词: 强化学习 决策Transformer 世界模型 Dreamer算法 在线学习 轨迹预测 Actor-Critic

📋 核心要点

  1. 现有强化学习方法在世界模型与决策Transformer的有效集成方面面临挑战。
  2. DODT结合Dreamer生成轨迹的能力和在线决策Transformer的自适应学习，实现双向增强。
  3. 实验表明，DODT在样本效率和奖励最大化方面显著优于现有方法，并具有良好的鲁棒性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新方法，将Dreamer算法生成预测轨迹的能力与在线决策Transformer的自适应学习优势相结合，旨在高效地将世界模型与决策Transformer集成。该方法实现了并行训练，其中Dreamer生成的轨迹增强了Transformer的上下文决策能力，形成双向增强循环。在具有挑战性的基准测试中，实验结果表明该方法在样本效率和奖励最大化方面优于现有方法，加速了学习过程，并在多样化和动态场景中表现出鲁棒性，标志着基于模型的强化学习向前迈出了重要一步。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于模型的强化学习方法在将世界模型与决策Transformer有效集成方面存在挑战。具体来说，如何利用世界模型生成的预测轨迹来指导和加速决策Transformer的训练，同时保持模型的鲁棒性和泛化能力是一个关键问题。现有方法可能存在样本效率低、训练不稳定或难以适应动态环境等痛点。

核心思路：DODT的核心思路是利用Dreamer算法生成高质量的预测轨迹，并将其作为额外的训练数据来增强在线决策Transformer的学习。通过这种方式，Transformer可以从Dreamer提供的“梦想”经验中学习，从而提高其决策能力和泛化能力。同时，Transformer的学习过程反过来也可以指导Dreamer生成更有效的轨迹，形成一个双向增强的循环。

技术框架：DODT的整体框架包含两个主要模块：Dreamer世界模型和在线决策Transformer。Dreamer负责学习环境的动态模型，并生成预测轨迹。在线决策Transformer则利用这些轨迹以及真实经验进行训练，学习最优策略。这两个模块并行训练，并通过共享信息来实现相互增强。具体流程如下：1) Dreamer基于当前策略生成轨迹；2) 这些轨迹被用于训练在线决策Transformer；3) Transformer的学习结果反过来指导Dreamer生成更有效的轨迹。

关键创新：DODT最重要的技术创新点在于将Dreamer的轨迹预测能力与在线决策Transformer的自适应学习能力相结合，形成一个双向增强的循环。与传统的基于模型的强化学习方法相比，DODT能够更有效地利用世界模型生成的预测轨迹，从而提高样本效率和学习速度。此外，DODT的在线学习方式使其能够更好地适应动态环境。

关键设计：DODT的关键设计包括：1) 使用Actor-Critic框架训练Dreamer，以生成高质量的预测轨迹；2) 使用Transformer作为决策模型，以捕捉长期依赖关系；3) 设计合适的损失函数，以平衡真实经验和预测轨迹的贡献；4) 采用在线学习的方式，使模型能够持续适应环境变化。具体的参数设置和网络结构细节未在摘要中详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在具有挑战性的基准测试中验证了DODT的有效性，结果表明DODT在样本效率和奖励最大化方面显著优于现有方法。具体的性能数据和提升幅度未在摘要中给出，属于未知信息。但总体而言，实验结果表明DODT能够有效地利用世界模型生成的预测轨迹，提高强化学习的性能。

🎯 应用场景

DODT具有广泛的应用前景，例如机器人控制、自动驾驶、游戏AI等领域。它可以帮助智能体在复杂和动态环境中做出更明智的决策，提高任务完成效率和成功率。此外，DODT还可以应用于模拟训练，降低实际环境中的试错成本，加速智能体的学习过程。未来，DODT有望成为一种通用的强化学习算法，推动人工智能技术的发展。

📄 摘要（原文）

Advancements in reinforcement learning have led to the development of sophisticated models capable of learning complex decision-making tasks. However, efficiently integrating world models with decision transformers remains a challenge. In this paper, we introduce a novel approach that combines the Dreamer algorithm's ability to generate anticipatory trajectories with the adaptive learning strengths of the Online Decision Transformer. Our methodology enables parallel training where Dreamer-produced trajectories enhance the contextual decision-making of the transformer, creating a bidirectional enhancement loop. We empirically demonstrate the efficacy of our approach on a suite of challenging benchmarks, achieving notable improvements in sample efficiency and reward maximization over existing methods. Our results indicate that the proposed integrated framework not only accelerates learning but also showcases robustness in diverse and dynamic scenarios, marking a significant step forward in model-based reinforcement learning.