State Chrono Representation for Enhancing Generalization in Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2411.06174v1 📥 PDF

作者: Jianda Chen, Wen Zheng Terence Ng, Zichen Chen, Sinno Jialin Pan, Tianwei Zhang

分类: cs.LG, cs.RO

发布日期: 2024-11-09

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

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出状态时序表征(SCR)以增强强化学习在图像输入下的泛化能力。

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

关键词: 强化学习 状态表征 泛化能力 度量学习 时间信息

📋 核心要点

  1. 现有基于度量学习的强化学习方法在泛化任务和非信息奖励场景中表现不佳，原因是缺乏对长期信息的有效建模。
  2. 论文提出状态时序表征（SCR），通过在双仿度量学习中融入时间信息，学习考虑未来动态和累积奖励的状态距离。
  3. 在DeepMind Control和Meta-World环境中的实验表明，SCR在泛化任务中优于其他基于度量学习的方法。

📝 摘要（中文）

在基于图像输入的强化学习中，建立鲁棒且可泛化的状态表征至关重要。深度双仿度量学习等度量学习的最新进展在从像素观测中学习结构化的低维表征空间方面显示出可喜的成果，其中状态之间的距离是基于任务相关的特征来衡量的。然而，这些方法在要求苛刻的泛化任务和具有非信息性奖励的场景中面临挑战。这是因为它们无法在学习到的表征中捕获足够的长期信息。为了应对这些挑战，我们提出了一种新颖的状态时序表征（SCR）方法。SCR通过将广泛的时间信息纳入双仿度量学习的更新步骤中来增强基于状态度量的表征。它在一个时间框架内学习状态距离，该框架同时考虑了未来动态和当前及长期未来状态的累积奖励。我们的学习策略有效地将未来的行为信息纳入表征空间，而无需引入大量额外的参数来建模动态。在DeepMind Control和Meta-World环境中进行的大量实验表明，与其他最新的基于度量的方法相比，SCR在要求苛刻的泛化任务中取得了更好的性能。SCR的代码可在https://github.com/jianda-chen/SCR 获得。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决强化学习中，基于图像输入的状态表征泛化能力不足的问题。现有方法，如深度双仿度量学习，虽然能学习低维表征空间，但在复杂任务和稀疏奖励下，无法有效捕捉长期信息，导致泛化性能下降。

核心思路：论文的核心思路是将时间信息融入状态表征的学习过程中。通过考虑未来状态的动态变化和累积奖励，使学习到的状态表征能够反映更长期的行为信息，从而提高泛化能力。

技术框架：SCR方法的核心是改进了双仿度量学习的更新步骤。它没有直接建模复杂的动态模型，而是通过在计算状态距离时，同时考虑当前状态和未来状态的奖励和状态转移，从而隐式地将时间信息编码到状态表征中。整体流程包括：1) 从环境中采样经验数据；2) 使用改进的双仿度量学习方法更新状态表征；3) 使用学习到的状态表征进行策略学习。

关键创新：SCR的关键创新在于将时间信息融入到状态表征的学习过程中，而无需显式地建模动态模型。通过在计算状态距离时考虑未来状态的奖励和状态转移，SCR能够学习到更具泛化能力的表征。这与传统的基于度量学习的方法只关注当前状态的相似性有本质区别。

关键设计：SCR的关键设计在于如何将时间信息有效地融入到双仿度量学习的更新步骤中。具体来说，SCR使用一个时间折扣因子来平衡当前奖励和未来奖励的重要性。此外，SCR还使用一个状态转移模型来预测未来状态，并使用预测的未来状态来计算状态距离。损失函数的设计也至关重要，它需要同时考虑当前状态的相似性和未来状态的相似性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在DeepMind Control和Meta-World环境中，SCR方法在泛化任务中显著优于其他基于度量学习的方法。例如，在某些任务中，SCR的性能提升超过了10%。这些结果表明，SCR方法能够有效地学习到更具泛化能力的状态表征。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人控制、自动驾驶、游戏AI等领域。通过学习更具泛化能力的状态表征，可以使智能体在面对未知的环境和任务时，能够更快地适应并取得更好的表现。该方法对于解决实际应用中强化学习的泛化性问题具有重要价值。

📄 摘要（原文）

In reinforcement learning with image-based inputs, it is crucial to establish a robust and generalizable state representation. Recent advancements in metric learning, such as deep bisimulation metric approaches, have shown promising results in learning structured low-dimensional representation space from pixel observations, where the distance between states is measured based on task-relevant features. However, these approaches face challenges in demanding generalization tasks and scenarios with non-informative rewards. This is because they fail to capture sufficient long-term information in the learned representations. To address these challenges, we propose a novel State Chrono Representation (SCR) approach. SCR augments state metric-based representations by incorporating extensive temporal information into the update step of bisimulation metric learning. It learns state distances within a temporal framework that considers both future dynamics and cumulative rewards over current and long-term future states. Our learning strategy effectively incorporates future behavioral information into the representation space without introducing a significant number of additional parameters for modeling dynamics. Extensive experiments conducted in DeepMind Control and Meta-World environments demonstrate that SCR achieves better performance comparing to other recent metric-based methods in demanding generalization tasks. The codes of SCR are available in https://github.com/jianda-chen/SCR.