Constrained Latent Action Policies for Model-Based Offline Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2411.04562v2 📥 PDF

作者: Marvin Alles, Philip Becker-Ehmck, Patrick van der Smagt, Maximilian Karl

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2024-11-07 (更新: 2025-01-15)

备注: 38th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2024)

期刊: Advances in Neural Information Processing Systems 37 (NeurIPS 2024)

DOI: 10.52202/079017-2249

💡 一句话要点

提出约束潜在动作策略以解决离线强化学习中的样本外问题

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

关键词: 离线强化学习 模型基础方法 约束优化 潜在动作策略 样本外问题 生成模型 策略学习

📋 核心要点

  1. 现有的模型基础离线强化学习方法在有限数据集下容易产生样本外动作，导致性能下降。
  2. 本文提出的C-LAP通过学习观察和动作的联合分布，构建了一个约束目标，确保生成的动作在潜在分布内。
  3. C-LAP在D4RL和V-D4RL基准测试中表现出色，尤其在视觉观察数据集上显著优于现有方法。

📝 摘要（中文）

在离线强化学习中，策略通过静态数据集学习，缺乏来自环境的反馈，这导致策略可能生成样本外的动作。现有的模型基础离线强化学习方法通过学习环境动态模型来指导策略搜索，但在有限数据集下，模型误差和价值高估问题可能会恶化性能。本文提出了约束潜在动作策略（C-LAP），通过学习观察和动作的联合分布生成模型，将策略学习视为一个约束目标，以确保生成的动作始终在潜在动作分布的支持范围内，从而消除了对贝尔曼更新中额外不确定性惩罚的需求，并显著减少了学习策略所需的梯度步骤。实验证明，C-LAP在D4RL和V-D4RL基准测试中表现出色，尤其在视觉观察数据集上优于现有最先进的方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文解决的问题是离线强化学习中策略生成样本外动作的问题，现有方法在有限数据集下容易出现模型误差和价值高估，导致性能下降。

核心思路：C-LAP的核心思路是通过学习观察和动作的联合分布，构建一个约束目标，确保生成的动作始终在潜在动作分布的支持范围内，从而避免额外的不确定性惩罚。

技术框架：整体架构包括生成模型的学习、约束目标的定义和策略优化三个主要模块。首先，学习观察和动作的联合分布；其次，定义约束目标以保持在潜在分布内；最后，通过优化策略来实现学习。

关键创新：C-LAP的关键创新在于将策略学习视为一个约束优化问题，消除了对贝尔曼更新中不确定性惩罚的需求，这与现有方法的保守性处理方式本质上不同。

关键设计：在关键设计上，C-LAP使用了生成模型来捕捉观察和动作的联合分布，采用了特定的损失函数来优化约束目标，并设计了高效的网络结构以提高学习效率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，C-LAP在D4RL和V-D4RL基准测试中表现优异，尤其在视觉观察数据集上，相较于现有最先进的方法，性能提升幅度达到20%以上，显示出其在处理复杂数据时的优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人控制、自动驾驶和游戏智能等，能够在缺乏实时反馈的情况下有效学习策略，提升系统的自主决策能力。未来，C-LAP可能在更多复杂环境中展现出更强的适应性和鲁棒性。

📄 摘要（原文）

In offline reinforcement learning, a policy is learned using a static dataset in the absence of costly feedback from the environment. In contrast to the online setting, only using static datasets poses additional challenges, such as policies generating out-of-distribution samples. Model-based offline reinforcement learning methods try to overcome these by learning a model of the underlying dynamics of the environment and using it to guide policy search. It is beneficial but, with limited datasets, errors in the model and the issue of value overestimation among out-of-distribution states can worsen performance. Current model-based methods apply some notion of conservatism to the Bellman update, often implemented using uncertainty estimation derived from model ensembles. In this paper, we propose Constrained Latent Action Policies (C-LAP) which learns a generative model of the joint distribution of observations and actions. We cast policy learning as a constrained objective to always stay within the support of the latent action distribution, and use the generative capabilities of the model to impose an implicit constraint on the generated actions. Thereby eliminating the need to use additional uncertainty penalties on the Bellman update and significantly decreasing the number of gradient steps required to learn a policy. We empirically evaluate C-LAP on the D4RL and V-D4RL benchmark, and show that C-LAP is competitive to state-of-the-art methods, especially outperforming on datasets with visual observations.