Compositional Automata Embeddings for Goal-Conditioned Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2411.00205v2 📥 PDF

作者: Beyazit Yalcinkaya, Niklas Lauffer, Marcell Vazquez-Chanlatte, Sanjit A. Seshia

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL, cs.FL

发布日期: 2024-10-31 (更新: 2025-01-15)

💡 一句话要点

提出基于组合自动机嵌入的目标条件强化学习方法

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

关键词: 目标条件强化学习 组合自动机 图神经网络 预训练 零样本泛化

📋 核心要点

  1. 现有目标条件强化学习方法在处理复杂时间依赖任务时存在局限性，难以表达丰富的任务语义。
  2. 论文提出使用组合确定性有限自动机（cDFA）来表示目标，并设计图神经网络嵌入进行预训练。
  3. 实验表明，该方法能够实现零样本泛化到不同的cDFA任务，并加速策略学习，优于传统分层方法。

📝 摘要（中文）

目标条件强化学习是一种在运行时控制AI智能体行为的有效方法。然而，现有的目标表示方法，例如目标状态或自然语言，要么仅限于马尔可夫任务，要么依赖于不明确的任务语义。本文提出使用确定性有限自动机（cDFA）的组合来表示时间目标，并使用cDFA来指导强化学习智能体。cDFA在形式化时间语义和易于理解之间取得了平衡。另一方面，cDFA形成了一个具有布尔语义的可数无限概念类，自动机的细微变化可能导致非常不同的任务，使得智能体难以适应。为了解决这个问题，我们观察到DFA中的所有路径都对应于一系列可达-避免任务，并提出在“可达-避免派生”的DFA上预训练图神经网络嵌入。通过实验评估，我们证明了所提出的预训练方法能够零样本泛化到各种cDFA任务类别，并加速策略专业化，同时避免了分层方法的短视次优性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的目标条件强化学习方法，如基于目标状态或自然语言的方法，在处理需要长期时间依赖的任务时存在局限性。基于目标状态的方法通常只适用于马尔可夫任务，而自然语言描述的任务语义可能存在歧义。此外，如何有效地表示和利用复杂的任务目标，使得智能体能够快速适应新的任务，仍然是一个挑战。

核心思路：论文的核心思路是使用组合确定性有限自动机（cDFA）来表示任务目标。cDFA能够清晰地表达任务的时间逻辑和约束，同时具有良好的可解释性。为了解决cDFA任务空间的复杂性，论文提出预训练图神经网络嵌入，学习cDFA之间的相似性和结构信息，从而提高智能体的泛化能力和学习效率。

技术框架：整体框架包括三个主要阶段：1) cDFA任务生成：根据任务需求生成不同的cDFA结构，每个cDFA代表一个特定的任务目标。2) 图神经网络预训练：在大量“可达-避免派生”的DFA上预训练图神经网络，学习DFA的嵌入表示。3) 强化学习训练：使用预训练的图神经网络嵌入作为输入，指导强化学习智能体学习策略，完成cDFA定义的任务。

关键创新：最重要的技术创新点在于使用图神经网络学习cDFA的嵌入表示，并将其用于目标条件强化学习。这种方法能够有效地捕捉cDFA之间的结构关系和语义信息，从而提高智能体的泛化能力和学习效率。与传统的基于手工特征的方法相比，图神经网络能够自动学习任务相关的特征，避免了人工设计的局限性。

关键设计：论文的关键设计包括：1) “可达-避免派生”的DFA生成方法，用于预训练图神经网络。2) 图神经网络的结构设计，用于学习DFA的嵌入表示。3) 强化学习算法的选择和参数设置，用于训练智能体完成cDFA定义的任务。损失函数的设计需要考虑任务的奖励信号和cDFA的约束条件。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的预训练方法能够实现零样本泛化到各种cDFA任务类别，并且在策略专业化方面优于传统方法。具体来说，该方法在多个cDFA任务上的性能显著优于没有预训练的基线方法，并且在某些任务上达到了接近最优的性能。此外，该方法还能够加速策略学习，减少训练时间和样本复杂度。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、自动化控制、游戏AI等领域。例如，可以利用cDFA来定义机器人的复杂导航任务，如“先到达A点，然后避开B点，最后到达C点”。通过预训练的图神经网络嵌入，机器人可以快速适应不同的导航任务，提高任务完成效率和鲁棒性。此外，该方法还可以用于生成更智能的游戏AI，使其能够根据玩家的行为动态调整策略。

📄 摘要（原文）

Goal-conditioned reinforcement learning is a powerful way to control an AI agent's behavior at runtime. That said, popular goal representations, e.g., target states or natural language, are either limited to Markovian tasks or rely on ambiguous task semantics. We propose representing temporal goals using compositions of deterministic finite automata (cDFAs) and use cDFAs to guide RL agents. cDFAs balance the need for formal temporal semantics with ease of interpretation: if one can understand a flow chart, one can understand a cDFA. On the other hand, cDFAs form a countably infinite concept class with Boolean semantics, and subtle changes to the automaton can result in very different tasks, making them difficult to condition agent behavior on. To address this, we observe that all paths through a DFA correspond to a series of reach-avoid tasks and propose pre-training graph neural network embeddings on "reach-avoid derived" DFAs. Through empirical evaluation, we demonstrate that the proposed pre-training method enables zero-shot generalization to various cDFA task classes and accelerated policy specialization without the myopic suboptimality of hierarchical methods.