From Sparse to Dense: Toddler-inspired Reward Transition in Goal-Oriented Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2501.17842v1 📥 PDF

作者: Junseok Park, Hyeonseo Yang, Min Whoo Lee, Won-Seok Choi, Minsu Lee, Byoung-Tak Zhang

分类: cs.LG, cs.AI, cs.RO

发布日期: 2025-01-29

备注: Extended version of AAAI 2024 paper: Unveiling the Significance of Toddler-Inspired Reward Transition in Goal-Oriented Reinforcement Learning. This manuscript is currently being prepared for journal submission

💡 一句话要点

提出模仿幼儿学习的稀疏到稠密奖励过渡方法，提升强化学习效率

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 强化学习 奖励塑造 稀疏奖励 稠密奖励 机器人控制 3D导航 策略泛化 模仿学习

📋 核心要点

  1. 强化学习在稀疏奖励环境中面临探索难题，现有方法难以平衡探索与利用。
  2. 论文提出从稀疏到稠密的奖励过渡策略（S2D），模拟幼儿从自由探索到目标导向学习的过程。
  3. 实验表明，S2D策略能显著提升机械臂操作和3D导航任务的学习效率和泛化能力。

📝 摘要（中文）

强化学习智能体在探索和利用之间面临挑战，尤其是在稀疏或稠密奖励偏向学习的环境中。受人类幼儿从稀疏奖励的自由探索到稠密奖励引导的目标导向行为的自然过渡的启发，我们研究了目标导向强化学习任务中受幼儿启发的奖励过渡。我们的研究重点是在保持最优策略的同时，从稀疏奖励过渡到基于势函数的稠密奖励（S2D）。通过在动态机械臂操作和以自我为中心的3D导航任务上的实验，我们证明了有效的S2D奖励过渡显著提高了学习性能和样本效率。此外，使用跨密度可视化器，我们表明S2D过渡平滑了策略损失景观，从而产生更宽的最小值，从而改善了RL模型中的泛化。此外，我们重新解释了托尔曼的迷宫实验，强调了早期自由探索学习在S2D奖励中的关键作用。

🔬 方法详解

问题定义：强化学习在稀疏奖励环境中面临探索效率低下的问题。传统的强化学习方法，要么依赖于密集的奖励信号，要么在稀疏奖励下难以有效探索，导致学习速度慢，样本效率低。现有方法难以在探索初期提供有效的指导，使得智能体难以发现有价值的行为序列。

核心思路：论文的核心思路是模仿幼儿的学习方式，从自由探索（稀疏奖励）逐渐过渡到目标导向学习（稠密奖励）。通过这种方式，智能体可以在探索初期自由地发现环境的特性，然后在逐渐增加的稠密奖励的引导下，更快地学习到最优策略。这种过渡能够平滑策略损失景观，从而改善泛化能力。

技术框架：整体框架包含两个主要阶段：1) 稀疏奖励阶段：智能体在稀疏奖励环境中进行自由探索，学习环境的基本特性。2) 稠密奖励阶段：逐渐引入基于势函数的稠密奖励，引导智能体向目标方向前进。这两个阶段之间通过一个过渡函数进行平滑过渡，确保策略的连续性。论文还提出了一个跨密度可视化器，用于分析不同奖励密度下的策略损失景观。

关键创新：最重要的创新点在于提出了稀疏到稠密奖励的平滑过渡策略，并将其与幼儿的学习方式联系起来。这种方法不仅提高了学习效率，还改善了策略的泛化能力。此外，跨密度可视化器的使用为理解奖励密度对策略学习的影响提供了新的视角。

关键设计：关键设计包括：1) 奖励过渡函数的设计，确保从稀疏到稠密的平滑过渡。2) 基于势函数的稠密奖励的设计，引导智能体向目标方向前进，同时避免引入局部最优解。3) 跨密度可视化器的设计，用于分析不同奖励密度下的策略损失景观，从而更好地理解S2D策略的优势。具体参数设置和网络结构的选择取决于具体的任务环境。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，S2D策略在动态机械臂操作和以自我为中心的3D导航任务中显著提高了学习性能和样本效率。与传统的稀疏奖励方法相比，S2D策略能够更快地学习到最优策略，并具有更好的泛化能力。跨密度可视化器显示，S2D过渡平滑了策略损失景观，从而产生更宽的最小值。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人控制、自动驾驶、游戏AI等领域。通过模仿人类的学习方式，可以设计出更智能、更高效的强化学习算法，解决复杂环境下的决策问题。未来，该方法有望应用于更广泛的领域，例如医疗诊断、金融交易等。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning (RL) agents often face challenges in balancing exploration and exploitation, particularly in environments where sparse or dense rewards bias learning. Biological systems, such as human toddlers, naturally navigate this balance by transitioning from free exploration with sparse rewards to goal-directed behavior guided by increasingly dense rewards. Inspired by this natural progression, we investigate the Toddler-Inspired Reward Transition in goal-oriented RL tasks. Our study focuses on transitioning from sparse to potential-based dense (S2D) rewards while preserving optimal strategies. Through experiments on dynamic robotic arm manipulation and egocentric 3D navigation tasks, we demonstrate that effective S2D reward transitions significantly enhance learning performance and sample efficiency. Additionally, using a Cross-Density Visualizer, we show that S2D transitions smooth the policy loss landscape, resulting in wider minima that improve generalization in RL models. In addition, we reinterpret Tolman's maze experiments, underscoring the critical role of early free exploratory learning in the context of S2D rewards.