Towards General-Purpose Model-Free Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2501.16142v1 📥 PDF

作者: Scott Fujimoto, Pierluca D'Oro, Amy Zhang, Yuandong Tian, Michael Rabbat

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-01-27

备注: ICLR 2025

💡 一句话要点

提出MR.Q算法，通过模型表示线性化值函数，实现通用无模型强化学习。

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

关键词: 强化学习 无模型学习 模型表示 值函数近似 通用人工智能

📋 核心要点

  1. 现有强化学习算法泛化性差，依赖特定环境的超参数调整，缺乏通用性。
  2. MR.Q算法利用模型表示近似线性化值函数，兼顾模型学习的效率和无模型的简洁。
  3. 实验表明，MR.Q在多个RL基准测试中，仅使用一组超参数，性能可与特定领域算法媲美。

📝 摘要（中文）

强化学习（RL）有望成为近乎通用的问题解决框架。然而，在实践中，RL算法通常针对特定基准进行定制，依赖于精心调整的超参数和算法选择。最近，强大的基于模型的RL方法在各种基准测试中表现出令人印象深刻的通用结果，但代价是增加了复杂性和缓慢的运行时间，限制了其更广泛的适用性。在本文中，我们尝试找到一种统一的无模型深度RL算法，该算法可以解决各种领域和问题设置。为了实现这一目标，我们利用模型表示来近似线性化值函数，利用基于模型的RL使用的更密集的任务目标，同时避免与规划或模拟轨迹相关的成本。我们在各种常见的RL基准上使用一组超参数评估我们的算法MR.Q，并展示了与特定领域和通用基线相比具有竞争力的性能，为构建通用无模型深度RL算法提供了具体的步骤。

🔬 方法详解

问题定义：现有强化学习算法，特别是无模型算法，在面对不同环境时，需要针对性地调整超参数和算法结构，泛化能力较弱。基于模型的强化学习虽然泛化性较好，但计算复杂度高，运行时间长，难以广泛应用。因此，需要一种既具有较强泛化能力，又保持较低计算复杂度的强化学习算法。

核心思路：本文的核心思路是利用模型表示来近似线性化值函数。具体来说，就是学习一个状态表示，使得在该表示空间中，值函数可以近似为线性函数。这样既可以利用模型学习到的状态表示的优势，又可以避免复杂的规划或模拟轨迹计算。

技术框架：MR.Q算法的整体框架可以概括为以下几个步骤：1. 使用神经网络学习状态表示，该状态表示能够近似线性化值函数。2. 利用学习到的状态表示，训练Q函数，用于估计每个状态-动作对的价值。3. 使用Q函数选择动作，与环境交互，并收集经验数据。4. 使用收集到的经验数据，更新状态表示和Q函数。

关键创新：MR.Q算法的关键创新在于利用模型表示来近似线性化值函数。这种方法结合了模型学习和无模型学习的优点，既可以利用模型学习到的状态表示的优势，又可以避免复杂的规划或模拟轨迹计算。此外，MR.Q算法还提出了一种新的损失函数，用于训练状态表示，该损失函数能够有效地线性化值函数。

关键设计：MR.Q算法的关键设计包括：1. 状态表示网络的结构，例如可以使用卷积神经网络或循环神经网络。2. 损失函数的设计，用于训练状态表示，例如可以使用均方误差损失或交叉熵损失。3. Q函数的结构，例如可以使用多层感知机或卷积神经网络。4. 探索策略的选择，例如可以使用ε-greedy策略或UCB策略。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MR.Q算法在多个Atari游戏和MuJoCo连续控制任务上进行了评估，结果表明，在仅使用一组超参数的情况下，MR.Q算法的性能可以与针对特定任务优化的算法相媲美，甚至在某些任务上超过了它们。这表明MR.Q算法具有较强的泛化能力和鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人控制、游戏AI、自动驾驶等领域。通过学习通用的强化学习算法，可以降低算法部署和维护成本，加速智能体在不同环境中的适应能力。未来，该方法有望扩展到更复杂的任务和环境，实现真正的通用人工智能。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning (RL) promises a framework for near-universal problem-solving. In practice however, RL algorithms are often tailored to specific benchmarks, relying on carefully tuned hyperparameters and algorithmic choices. Recently, powerful model-based RL methods have shown impressive general results across benchmarks but come at the cost of increased complexity and slow run times, limiting their broader applicability. In this paper, we attempt to find a unifying model-free deep RL algorithm that can address a diverse class of domains and problem settings. To achieve this, we leverage model-based representations that approximately linearize the value function, taking advantage of the denser task objectives used by model-based RL while avoiding the costs associated with planning or simulated trajectories. We evaluate our algorithm, MR.Q, on a variety of common RL benchmarks with a single set of hyperparameters and show a competitive performance against domain-specific and general baselines, providing a concrete step towards building general-purpose model-free deep RL algorithms.