Efficient Diversity-based Experience Replay for Deep Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2410.20487v4 📥 PDF

作者: Kaiyan Zhao, Yiming Wang, Yuyang Chen, Yan Li, Leong Hou U, Xiaoguang Niu

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2024-10-27 (更新: 2025-05-18)

💡 一句话要点

提出基于多样性的高效经验回放EDER，提升高维强化学习效率

🎯 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 经验回放 多样性采样 行列式点过程 高维状态空间

📋 核心要点

  1. 现有经验回放方法在高维状态空间中效率低，难以有效利用经验。
  2. EDER利用行列式点过程建模样本多样性，并以此为依据进行优先回放。
  3. 实验表明，EDER在机器人操作、Atari游戏和真实室内环境等任务中显著提升了学习效率和性能。

📝 摘要（中文）

经验回放通过利用过去的经验来提高强化学习的学习效率，被广泛应用。然而，现有的经验回放方法，无论是基于均匀采样还是优先采样，通常效率低下，尤其是在具有高维状态空间的实际场景中。为了解决这个局限性，我们提出了一种新的方法，即高效的基于多样性的经验回放（EDER）。EDER采用行列式点过程来建模样本之间的多样性，并基于样本之间的多样性来确定回放的优先级。为了进一步提高学习效率，我们结合了Cholesky分解来处理现实环境中大型状态空间。此外，应用拒绝采样来选择具有更高多样性的样本，从而提高整体学习效率。在MuJoCo中的机器人操作任务、Atari游戏和Habitat中的真实室内环境进行了大量实验。结果表明，我们的方法不仅显著提高了学习效率，而且在高维真实环境中取得了优异的性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有经验回放方法，如均匀采样和优先经验回放，在高维状态空间和复杂环境中效率低下。它们难以有效地探索和利用有价值的经验，导致学习速度慢，性能提升有限。尤其是在真实世界的机器人操作和导航任务中，状态空间维度高，稀疏奖励普遍存在，使得学习过程更加困难。

核心思路：EDER的核心思路是利用样本的多样性来指导经验回放。通过选择具有代表性和信息量的经验进行回放，可以更有效地利用有限的计算资源，加速学习过程。具体来说，EDER使用行列式点过程（Determinantal Point Process, DPP）来建模样本之间的多样性，并优先回放那些能够最大化整体多样性的样本。

技术框架：EDER的整体框架包括以下几个主要模块：1) 经验收集：智能体与环境交互，收集经验样本(s, a, r, s')；2) 多样性建模：使用DPP对经验池中的样本进行多样性建模，计算每个样本的多样性得分；3) 优先回放：根据多样性得分，选择一批具有代表性的样本进行回放；4) 模型更新：使用回放的样本更新强化学习模型。为了处理高维状态空间，EDER还采用了Cholesky分解来加速DPP的计算。

关键创新：EDER的关键创新在于使用DPP来建模经验样本的多样性，并将其作为优先回放的依据。与传统的基于奖励或TD误差的优先回放方法相比，EDER能够更有效地选择具有代表性和信息量的样本，从而提高学习效率。此外，EDER还结合了Cholesky分解和拒绝采样等技术，进一步提升了在高维环境中的性能。

关键设计：EDER的关键设计包括：1) 使用高斯核函数来计算样本之间的相似度，用于构建DPP的核矩阵；2) 使用Cholesky分解来加速DPP的采样过程；3) 使用拒绝采样来进一步提高采样样本的多样性；4) 根据经验池的大小和计算资源，调整DPP的参数，如核函数的带宽和采样数量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在MuJoCo机器人操作任务中，EDER相比于基线方法，如DQN和PER，显著提高了学习效率和最终性能。在Atari游戏中，EDER也取得了与现有最优方法相当的结果。更重要的是，在Habitat真实室内环境中，EDER展现了强大的泛化能力，能够有效地解决高维状态空间和复杂环境下的强化学习问题。实验结果表明，EDER能够更快地学习到有效的策略，并取得更高的奖励。

🎯 应用场景

EDER具有广泛的应用前景，可以应用于机器人操作、自动驾驶、游戏AI等领域。尤其是在高维状态空间和复杂环境中，EDER能够显著提高强化学习的效率和性能，使得智能体能够更快地学习到有效的策略。此外，EDER还可以应用于探索性学习，通过选择具有多样性的样本，引导智能体探索未知的状态空间。

📄 摘要（原文）

Experience replay is widely used to improve learning efficiency in reinforcement learning by leveraging past experiences. However, existing experience replay methods, whether based on uniform or prioritized sampling, often suffer from low efficiency, particularly in real-world scenarios with high-dimensional state spaces. To address this limitation, we propose a novel approach, Efficient Diversity-based Experience Replay (EDER). EDER employs a determinantal point process to model the diversity between samples and prioritizes replay based on the diversity between samples. To further enhance learning efficiency, we incorporate Cholesky decomposition for handling large state spaces in realistic environments. Additionally, rejection sampling is applied to select samples with higher diversity, thereby improving overall learning efficacy. Extensive experiments are conducted on robotic manipulation tasks in MuJoCo, Atari games, and realistic indoor environments in Habitat. The results demonstrate that our approach not only significantly improves learning efficiency but also achieves superior performance in high-dimensional, realistic environments.