ACT-JEPA: Novel Joint-Embedding Predictive Architecture for Efficient Policy Representation Learning

📄 arXiv: 2501.14622v3 📥 PDF

作者: Aleksandar Vujinovic, Aleksandar Kovacevic

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-01-24 (更新: 2025-04-02)

💡 一句话要点

ACT-JEPA：一种高效策略表示学习的联合嵌入预测架构

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

关键词: 模仿学习 自监督学习 策略表示学习 联合嵌入预测 动作分块

📋 核心要点

  1. 模仿学习依赖昂贵的专家数据，且世界模型不完善；自监督学习虽可利用无标签数据，但在原始空间效率低。
  2. ACT-JEPA融合模仿学习和自监督学习，通过预测动作和抽象观察序列，提升策略表示的效率和鲁棒性。
  3. 实验表明，ACT-JEPA能有效学习环境动态，其抽象观察预测能力使表示更好地泛化，性能与基线方法相当。

📝 摘要（中文）

在模仿学习(IL)中，学习高效的决策策略表示是一个挑战。现有的IL方法需要专家演示，而收集这些演示的成本很高。因此，它们通常缺乏完善的世界模型。自监督学习(SSL)提供了一种替代方案，它允许模型从多样化的、未标记的数据（包括失败案例）中学习。然而，SSL方法通常在原始输入空间中运行，效率低下。本文提出了一种新的架构ACT-JEPA，它集成了IL和SSL，以增强策略表示。我们训练一个策略来预测(1)动作序列和(2)抽象观察序列。第一个目标使用动作分块来改进动作预测并减少累积误差。第二个目标通过预测抽象观察序列来扩展这种分块思想。我们利用联合嵌入预测架构在抽象表示空间中进行预测，从而使模型能够过滤掉不相关的细节，提高效率，并开发一个鲁棒的世界模型。实验表明，ACT-JEPA通过学习时间环境动态来提高表示的质量。此外，该模型预测抽象观察序列的能力使得表示能够有效地泛化到动作序列预测。ACT-JEPA在一系列决策任务中表现与已建立的基线相当。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决模仿学习中策略表示学习效率低下的问题。现有方法依赖于大量的专家演示数据，获取成本高昂，并且通常缺乏对环境动态的充分建模，导致泛化能力不足。自监督学习虽然可以利用无标签数据，但直接在原始输入空间进行学习效率较低。

核心思路：论文的核心思路是将模仿学习和自监督学习相结合，通过预测动作序列和抽象观察序列来学习更高效、更鲁棒的策略表示。通过在抽象表示空间中进行预测，模型可以过滤掉不相关的细节，从而提高学习效率和泛化能力。

技术框架：ACT-JEPA的整体架构包含一个策略网络，该网络同时预测动作序列和抽象观察序列。动作序列的预测采用动作分块技术，将连续的动作序列分成多个块进行预测，以减少累积误差。抽象观察序列的预测则利用联合嵌入预测架构(JEPA)，在抽象表示空间中进行。该架构包含一个编码器，将原始观察映射到抽象表示，以及一个预测器，根据过去的抽象表示预测未来的抽象表示。

关键创新：ACT-JEPA的关键创新在于将动作分块和抽象观察预测相结合，并利用联合嵌入预测架构在抽象表示空间中进行学习。这使得模型能够同时学习动作策略和环境动态，并提高学习效率和泛化能力。与现有方法相比，ACT-JEPA不需要大量的专家演示数据，并且能够学习更鲁棒的世界模型。

关键设计：动作分块的大小是一个关键参数，需要根据具体的任务进行调整。损失函数包括动作预测损失和抽象观察预测损失。网络结构方面，编码器和预测器可以采用各种神经网络结构，如Transformer或卷积神经网络。论文中具体使用的网络结构和参数设置未知。

📊 实验亮点

实验结果表明，ACT-JEPA通过学习时间环境动态来提高表示的质量，并且其抽象观察预测能力使得表示能够有效地泛化到动作序列预测。ACT-JEPA在一系列决策任务中表现与已建立的基线方法相当，证明了其有效性。具体的性能提升数据未知。

🎯 应用场景

ACT-JEPA可应用于机器人控制、游戏AI、自动驾驶等需要高效策略学习的领域。通过学习抽象的环境动态，该方法能够使智能体更好地适应复杂环境，并减少对大量专家数据的依赖，降低开发成本。未来，该方法有望应用于更广泛的决策任务中，并促进智能体的自主学习能力。

📄 摘要（原文）

Learning efficient representations for decision-making policies is a challenge in imitation learning (IL). Current IL methods require expert demonstrations, which are expensive to collect. Consequently, they often have underdeveloped world models. Self-supervised learning (SSL) offers an alternative by allowing models to learn from diverse, unlabeled data, including failures. However, SSL methods often operate in raw input space, making them inefficient. In this work, we propose ACT-JEPA, a novel architecture that integrates IL and SSL to enhance policy representations. We train a policy to predict (1) action sequences and (2) abstract observation sequences. The first objective uses action chunking to improve action prediction and reduce compounding errors. The second objective extends this idea of chunking by predicting abstract observation sequences. We utilize Joint-Embedding Predictive Architecture to predict in abstract representation space, allowing the model to filter out irrelevant details, improve efficiency, and develop a robust world model. Our experiments show that ACT-JEPA improves the quality of representations by learning temporal environment dynamics. Additionally, the model's ability to predict abstract observation sequences results in representations that effectively generalize to action sequence prediction. ACT-JEPA performs on par with established baselines across a range of decision-making tasks.