MaxInfoRL: Boosting exploration in reinforcement learning through information gain maximization

📄 arXiv: 2412.12098v2 📥 PDF

作者: Bhavya Sukhija, Stelian Coros, Andreas Krause, Pieter Abbeel, Carmelo Sferrazza

分类: cs.LG, cs.AI, cs.RO

发布日期: 2024-12-16 (更新: 2025-07-31)

💡 一句话要点

MaxInfoRL：通过最大化信息增益提升强化学习探索能力

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

关键词: 强化学习 探索策略 信息增益 内在奖励 模型学习

📋 核心要点

  1. 现有强化学习方法在探索方面存在不足，尤其是在平衡任务奖励与内在奖励方面，常常依赖于任务本身。
  2. MaxInfoRL的核心思想是通过最大化信息增益来引导探索，鼓励算法探索信息量大的状态转移，从而更有效地学习。
  3. 实验结果表明，MaxInfoRL在困难的探索问题和复杂的视觉控制任务中，相较于现有方法，能够取得更优越的性能。

📝 摘要（中文）

强化学习算法旨在平衡利用当前最优策略与探索可能带来更高回报的新选项。常见的强化学习算法通常采用无向探索，即选择随机的动作序列。探索也可以通过使用内在奖励来引导，例如好奇心或模型认知不确定性。然而，有效地平衡任务奖励和内在奖励具有挑战性，并且通常依赖于特定任务。本文提出了一个框架MaxInfoRL，用于平衡内在和外在探索。MaxInfoRL通过最大化内在奖励（例如关于底层任务的信息增益）来引导探索到信息丰富的转移。当与Boltzmann探索结合使用时，这种方法自然地权衡了价值函数的最大化和状态、奖励和动作上的熵的最大化。我们证明了我们的方法在多臂老虎机这个简化设置中实现了次线性遗憾。然后，我们将这种通用公式应用于各种用于连续状态-动作空间的离策略无模型强化学习方法，从而产生新的算法，这些算法在困难的探索问题和复杂的场景（例如视觉控制任务）中实现了卓越的性能。

🔬 方法详解

问题定义：强化学习中的探索-利用困境是核心问题。现有方法，如随机探索或基于好奇心的探索，在复杂环境中效率低下，难以找到最优策略。平衡外在奖励（任务目标）和内在奖励（探索动机）是一个挑战，尤其是在稀疏奖励环境中。

核心思路：MaxInfoRL的核心在于将探索过程视为信息获取的过程。通过最大化信息增益，算法能够主动寻找能够提供更多关于环境信息的转移，从而更有效地学习环境模型和最优策略。这种方法将探索与学习目标紧密结合，避免了盲目探索。

技术框架：MaxInfoRL框架包含以下主要模块：1) 策略网络，用于选择动作；2) 环境模型，用于预测状态转移和奖励；3) 信息增益计算模块，用于评估不同转移的信息量；4) 奖励函数，结合外在奖励（任务奖励）和内在奖励（信息增益）。算法通过优化策略网络，最大化累积奖励，其中内在奖励引导算法探索信息丰富的区域。

关键创新：MaxInfoRL的关键创新在于将信息论中的信息增益概念引入强化学习的探索过程。与传统的基于好奇心或不确定性的探索方法不同，MaxInfoRL直接优化信息增益，从而更有效地指导探索。这种方法能够更好地平衡探索和利用，尤其是在复杂环境中。

关键设计：信息增益的计算是关键。论文中可能采用了基于模型预测误差的信息增益估计方法。具体而言，可以通过比较模型预测状态转移前后的不确定性来衡量信息增益。此外，Boltzmann探索被用于平衡价值函数和状态熵的最大化。具体的网络结构和损失函数细节可能因所使用的具体强化学习算法而异，但核心思想是最大化信息增益。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

MaxInfoRL在多个困难的探索问题和复杂的视觉控制任务中取得了显著的性能提升。具体而言，相较于基线方法，MaxInfoRL在某些任务中能够更快地学习到最优策略，并取得更高的累积奖励。这些实验结果表明，MaxInfoRL能够有效地引导探索，提高强化学习算法的效率和鲁棒性。

🎯 应用场景

MaxInfoRL具有广泛的应用前景，尤其是在需要智能体进行自主探索的环境中，例如机器人导航、自动驾驶、游戏AI和新药发现等。通过引导智能体探索信息丰富的区域，MaxInfoRL可以加速学习过程，提高智能体的性能，并降低对人工干预的依赖。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning (RL) algorithms aim to balance exploiting the current best strategy with exploring new options that could lead to higher rewards. Most common RL algorithms use undirected exploration, i.e., select random sequences of actions. Exploration can also be directed using intrinsic rewards, such as curiosity or model epistemic uncertainty. However, effectively balancing task and intrinsic rewards is challenging and often task-dependent. In this work, we introduce a framework, MaxInfoRL, for balancing intrinsic and extrinsic exploration. MaxInfoRL steers exploration towards informative transitions, by maximizing intrinsic rewards such as the information gain about the underlying task. When combined with Boltzmann exploration, this approach naturally trades off maximization of the value function with that of the entropy over states, rewards, and actions. We show that our approach achieves sublinear regret in the simplified setting of multi-armed bandits. We then apply this general formulation to a variety of off-policy model-free RL methods for continuous state-action spaces, yielding novel algorithms that achieve superior performance across hard exploration problems and complex scenarios such as visual control tasks.