Upside Down Reinforcement Learning with Policy Generators

📄 arXiv: 2501.16288v2 📥 PDF

作者: Jacopo Di Ventura, Dylan R. Ashley, Vincent Herrmann, Francesco Faccio, Jürgen Schmidhuber

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-01-27 (更新: 2025-01-28)

备注: 4 pages in main text, 4 figures in main text; source code available at https://github.com/JacopoD/udrlpg_

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出基于策略生成器的倒置强化学习（UDRLPG）框架，提升强化学习样本效率。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 倒置强化学习 策略生成器 超网络 样本效率 多模态学习

📋 核心要点

  1. 传统强化学习方法在处理复杂、多模态任务时，样本效率较低，难以泛化到未见过的状态或目标。
  2. UDRLPG利用超网络学习策略生成器，将期望回报作为输入，直接生成相应的策略权重，无需额外的评估器或评论家。
  3. 实验表明，UDRLPG在多个任务上取得了具有竞争力的性能，并能泛化到未见过的回报目标，提升了样本效率。

📝 摘要（中文）

本文扩展了倒置强化学习（UDRL）框架，使其能够学习命令条件下的深度神经网络策略生成器。我们利用超网络（一种快速权重编程器变体）将代表期望回报的输入命令解码为特定于命令的权重矩阵。该方法被称为基于策略生成器的倒置强化学习（UDRLPG），通过消除对评估器或评论家来更新生成器权重的需求，从而简化了类似技术。为了抵消因没有评估器而导致的最后回报方差增加，我们将缓冲区采样概率与其中的策略绝对数量解耦，这与简单的加权策略一起，提高了算法的经验收敛性。与现有算法相比，UDRLPG实现了具有竞争力的性能和高回报，有时甚至优于更复杂的架构。实验表明，经过训练的生成器可以泛化到创建实现未见回报的策略。所提出的方法似乎有效地缓解了与学习高度多模态函数相关的一些挑战。总而言之，我们认为UDRLPG代表了在实现更高的强化学习样本效率方面有希望的一步。UDRLPG的完整实现可在https://github.com/JacopoD/udrlpg_公开获得。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决传统强化学习方法在样本效率和泛化能力上的不足，尤其是在需要学习复杂、多模态策略的任务中。现有方法通常需要大量的样本进行训练，并且难以适应新的目标或环境。UDRL虽然是一种有潜力的框架，但仍有提升空间，例如如何更有效地生成策略。

核心思路：论文的核心思路是利用超网络（Hypernetwork）学习一个策略生成器，该生成器能够根据给定的期望回报（command）直接生成相应的策略权重。这种方法避免了传统强化学习中需要通过与环境交互来逐步优化策略的迭代过程，从而提高了样本效率。通过将期望回报作为输入，策略生成器可以生成针对特定目标的策略，从而实现更好的泛化能力。

技术框架：UDRLPG的整体框架包括一个超网络作为策略生成器和一个经验回放缓冲区。超网络接收期望回报作为输入，输出深度神经网络策略的权重。生成的策略被用于与环境交互，并将交互数据存储在经验回放缓冲区中。为了提高训练的稳定性，论文提出了一种解耦缓冲区采样概率和策略数量的方法，并采用了一种简单的加权策略。

关键创新：该方法最重要的创新点在于使用超网络直接生成策略权重，避免了传统强化学习中策略迭代更新的需要。此外，通过解耦缓冲区采样概率和策略数量，并结合加权策略，提高了算法的收敛性和稳定性。这种方法能够更有效地学习多模态策略，并实现更好的泛化能力。

关键设计：超网络的设计是关键。它需要能够将期望回报映射到有效的策略权重。损失函数的设计也至关重要，它需要能够引导超网络生成能够实现期望回报的策略。此外，解耦缓冲区采样概率和策略数量的具体实现，以及加权策略的权重计算方式，都是影响算法性能的关键细节。具体来说，超网络通常采用多层感知机结构，损失函数可以基于实际回报与期望回报之间的差异来设计。

📊 实验亮点

实验结果表明，UDRLPG在多个强化学习任务上取得了具有竞争力的性能，有时甚至优于更复杂的架构。该方法能够泛化到未见过的回报目标，并有效地缓解了与学习高度多模态函数相关的一些挑战。具体而言，UDRLPG在某些任务上实现了比基线方法更高的回报，并且在零样本泛化能力方面表现出色。

🎯 应用场景

UDRLPG具有广泛的应用前景，例如机器人控制、游戏AI、自动驾驶等领域。它可以用于训练能够根据用户指令或目标自主完成任务的智能体。通过学习策略生成器，可以快速适应新的任务目标，提高智能体的灵活性和适应性。此外，该方法还可以用于探索未知的环境，发现新的策略。

📄 摘要（原文）

Upside Down Reinforcement Learning (UDRL) is a promising framework for solving reinforcement learning problems which focuses on learning command-conditioned policies. In this work, we extend UDRL to the task of learning a command-conditioned generator of deep neural network policies. We accomplish this using Hypernetworks - a variant of Fast Weight Programmers, which learn to decode input commands representing a desired expected return into command-specific weight matrices. Our method, dubbed Upside Down Reinforcement Learning with Policy Generators (UDRLPG), streamlines comparable techniques by removing the need for an evaluator or critic to update the weights of the generator. To counteract the increased variance in last returns caused by not having an evaluator, we decouple the sampling probability of the buffer from the absolute number of policies in it, which, together with a simple weighting strategy, improves the empirical convergence of the algorithm. Compared with existing algorithms, UDRLPG achieves competitive performance and high returns, sometimes outperforming more complex architectures. Our experiments show that a trained generator can generalize to create policies that achieve unseen returns zero-shot. The proposed method appears to be effective in mitigating some of the challenges associated with learning highly multimodal functions. Altogether, we believe that UDRLPG represents a promising step forward in achieving greater empirical sample efficiency in RL. A full implementation of UDRLPG is publicly available at https://github.com/JacopoD/udrlpg_