Beyond Simple Sum of Delayed Rewards: Non-Markovian Reward Modeling for Reinforcement Learning
作者: Yuting Tang, Xin-Qiang Cai, Jing-Cheng Pang, Qiyu Wu, Yao-Xiang Ding, Masashi Sugiyama
分类: cs.LG
发布日期: 2024-10-26
💡 一句话要点
提出CoDeTr，通过建模非马尔可夫奖励解决强化学习中复合延迟奖励问题
🎯 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: 强化学习 延迟奖励 非马尔可夫 Transformer 注意力机制
📋 核心要点
- 传统强化学习方法假设延迟奖励是马尔可夫奖励的简单累加，这与实际情况不符，限制了其应用。
- 论文提出RLCoDe框架，通过加权和非马尔可夫分量建模复合延迟奖励，更准确地反映序列贡献。
- 实验表明，CoDeTr在运动任务中优于基线方法，能有效识别关键时间步并准确预测奖励。
📝 摘要（中文）
强化学习（RL）通过从奖励信号中学习，使智能体能够获得各种技能。然而，设计高质量的实例级别奖励通常需要大量的努力。一种新兴的替代方案，即具有延迟奖励的RL，侧重于从定期呈现的奖励中学习，这些奖励可以从评估智能体在行为序列上的表现的人类评估者那里获得。然而，该领域的传统方法假设存在潜在的马尔可夫奖励，并且观察到的延迟奖励仅仅是实例级别奖励的总和，这两者通常与现实世界的场景不符。在本文中，我们介绍了从复合延迟奖励中进行RL的问题（RLCoDe），它通过消除强假设来推广传统的从延迟奖励中进行RL。我们认为，延迟奖励可能来自更复杂的结构，反映了序列的整体贡献。为了解决这个问题，我们提出了一个用于建模复合延迟奖励的框架，使用非马尔可夫分量的加权和来捕捉各个步骤的不同贡献。在此框架的基础上，我们提出了复合延迟奖励Transformer（CoDeTr），它结合了一种专门的序列内注意力机制，以有效地建模这些贡献。我们在具有挑战性的运动任务上进行了实验，其中智能体接收从可观察的步骤奖励的复合函数计算出的延迟奖励。实验结果表明，CoDeTr在评估指标上始终优于基线方法。此外，我们证明了它可以有效地识别序列中最重要的时间步，并准确预测密切反映环境反馈的奖励。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决强化学习中，当延迟奖励并非简单地由即时奖励累加，而是由更复杂的非马尔可夫函数决定时，智能体如何有效学习的问题。现有方法通常假设奖励是马尔可夫的，并且延迟奖励是即时奖励的简单总和，这在实际应用中往往不成立。这种假设限制了算法的泛化能力，使其难以处理更复杂的奖励结构。
核心思路：论文的核心思路是将延迟奖励建模为一个复合函数，该函数由一系列非马尔可夫分量的加权和构成。每个分量代表序列中不同时间步的贡献，权重则反映了这些贡献的重要性。通过学习这些分量和权重，智能体可以更准确地理解延迟奖励的来源，从而更好地优化策略。
技术框架：论文提出的Composite Delayed Reward Transformer (CoDeTr) 框架主要包含以下几个部分：1) 状态编码器：将环境状态编码为向量表示。2) 注意力机制：使用序列内注意力机制来建模序列中不同时间步之间的依赖关系，从而捕捉非马尔可夫性。3) 奖励预测器：基于注意力机制的输出，预测每个时间步的奖励贡献。4) 权重学习器：学习每个奖励贡献的权重，从而构建复合延迟奖励模型。
关键创新：论文的关键创新在于提出了RLCoDe问题，并设计了CoDeTr模型来解决该问题。CoDeTr的核心创新点在于其序列内注意力机制，该机制能够有效地建模非马尔可夫奖励结构，从而更准确地预测延迟奖励。此外，CoDeTr还能够识别序列中最重要的时间步，这有助于智能体理解奖励的来源。
关键设计：CoDeTr的关键设计包括：1) 使用Transformer架构作为基础模型，以捕捉序列中的长期依赖关系。2) 设计了一种特殊的序列内注意力机制，该机制能够有效地建模非马尔可夫奖励结构。3) 使用均方误差（MSE）损失函数来训练奖励预测器和权重学习器。4) 通过实验验证了不同注意力机制和网络结构的性能，并选择了最优的配置。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，CoDeTr在多个具有挑战性的运动任务中，例如Humanoid和Ant的 locomotion 任务，始终优于基线方法。具体来说，CoDeTr在奖励预测精度和策略优化效果方面都取得了显著提升。此外，CoDeTr还能够有效地识别序列中最重要的时间步，并准确预测奖励，这表明其能够有效地建模非马尔可夫奖励结构。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人控制、游戏AI、推荐系统等领域。例如，在机器人控制中，可以利用复合延迟奖励来训练机器人完成复杂的任务，如组装产品或进行医疗手术。在推荐系统中，可以利用该方法来建模用户对推荐序列的整体满意度，从而提高推荐的准确性。该研究为解决非马尔可夫奖励下的强化学习问题提供了新的思路，具有重要的理论和应用价值。
📄 摘要（原文）
Reinforcement Learning (RL) empowers agents to acquire various skills by learning from reward signals. Unfortunately, designing high-quality instance-level rewards often demands significant effort. An emerging alternative, RL with delayed reward, focuses on learning from rewards presented periodically, which can be obtained from human evaluators assessing the agent's performance over sequences of behaviors. However, traditional methods in this domain assume the existence of underlying Markovian rewards and that the observed delayed reward is simply the sum of instance-level rewards, both of which often do not align well with real-world scenarios. In this paper, we introduce the problem of RL from Composite Delayed Reward (RLCoDe), which generalizes traditional RL from delayed rewards by eliminating the strong assumption. We suggest that the delayed reward may arise from a more complex structure reflecting the overall contribution of the sequence. To address this problem, we present a framework for modeling composite delayed rewards, using a weighted sum of non-Markovian components to capture the different contributions of individual steps. Building on this framework, we propose Composite Delayed Reward Transformer (CoDeTr), which incorporates a specialized in-sequence attention mechanism to effectively model these contributions. We conduct experiments on challenging locomotion tasks where the agent receives delayed rewards computed from composite functions of observable step rewards. The experimental results indicate that CoDeTr consistently outperforms baseline methods across evaluated metrics. Additionally, we demonstrate that it effectively identifies the most significant time steps within the sequence and accurately predicts rewards that closely reflect the environment feedback.