Can We Optimize Deep RL Policy Weights as Trajectory Modeling?

📄 arXiv: 2503.04074v1 📥 PDF

作者: Hongyao Tang

分类: cs.LG, cs.AI, cs.NE

发布日期: 2025-03-06

备注: Accepted as an extended abstract to ICLR 2025 Workshop on Weight Space Learning (WSL)

💡 一句话要点

提出TIPL模型，利用Transformer建模深度强化学习策略权重轨迹，优化策略学习。

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

关键词: 深度强化学习 策略优化 Transformer 轨迹建模 策略权重 自回归模型

📋 核心要点

  1. 传统深度强化学习训练规模增大，如何有效利用策略网络权重信息成为挑战。
  2. 论文提出TIPL模型，将策略学习过程中的网络权重轨迹视为数据，用Transformer进行建模。
  3. 实验表明，TIPL能够学习策略学习的隐式动态，并通过推理优化策略网络。

📝 摘要（中文）

深度强化学习(DRL)的主题是从随机网络初始化中学习最优策略。随着DRL训练规模的增加，将DRL策略网络权重视为一种新的数据模态并探索其潜力变得有吸引力且可行。本文关注深度强化学习中的策略学习路径，该路径由历史策略的网络权重轨迹表示，反映了策略学习过程的演变。借鉴Transformer进行轨迹建模的思想，我们提出了Transformer作为隐式策略学习器(TIPL)，它以自回归的方式处理策略网络权重。我们通过运行独立的RL训练试验来收集策略学习路径数据，然后用这些数据训练我们的TIPL模型。在实验中，我们证明了TIPL能够拟合策略学习的隐式动态，并通过推理执行策略网络的优化。

🔬 方法详解

问题定义：现有深度强化学习方法通常将策略网络权重视为黑盒，忽略了策略学习过程中权重演变的轨迹信息。随着训练规模的增大，这种忽略导致了对计算资源的浪费，并且可能错失了更高效的策略优化路径。因此，如何利用策略学习的历史信息，优化策略学习过程，是本文要解决的问题。

核心思路：本文的核心思路是将策略学习过程中的策略网络权重轨迹视为一种新的数据模态，并利用Transformer模型来学习这种数据模态的隐式动态。通过对历史策略权重的建模，TIPL模型能够预测未来的策略权重，从而实现策略的优化。这种方法将策略学习问题转化为一个轨迹建模问题。

技术框架：TIPL模型的整体框架包括以下几个步骤：1) 通过独立的RL训练试验收集策略学习路径数据，即历史策略的网络权重轨迹。2) 使用Transformer模型对收集到的策略权重轨迹进行训练，学习策略学习的隐式动态。3) 在推理阶段，TIPL模型以自回归的方式处理策略网络权重，预测未来的策略权重，从而实现策略的优化。

关键创新：本文最重要的技术创新点在于将Transformer模型应用于策略网络权重的轨迹建模。与传统的RL方法不同，TIPL模型不直接与环境交互，而是通过学习历史策略的权重演变规律来优化策略。这种方法将策略学习问题转化为一个序列建模问题，从而可以利用Transformer强大的序列建模能力。

关键设计：TIPL模型使用标准的Transformer架构，包括多头自注意力机制和前馈神经网络。在训练过程中，使用均方误差损失函数来衡量预测的策略权重与实际策略权重之间的差异。为了提高模型的泛化能力，使用了数据增强技术，例如随机裁剪和时间扭曲。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，TIPL模型能够有效地拟合策略学习的隐式动态，并通过推理优化策略网络。具体来说，TIPL模型在多个强化学习环境中取得了与传统RL方法相当甚至更好的性能，同时显著降低了训练所需的计算资源。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要大量计算资源进行策略学习的强化学习任务中，例如机器人控制、游戏AI和自动驾驶。通过利用历史策略信息，TIPL模型可以加速策略学习过程，降低计算成本，并可能发现更优的策略。

📄 摘要（原文）

Learning the optimal policy from a random network initialization is the theme of deep Reinforcement Learning (RL). As the scale of DRL training increases, treating DRL policy network weights as a new data modality and exploring the potential becomes appealing and possible. In this work, we focus on the policy learning path in deep RL, represented by the trajectory of network weights of historical policies, which reflects the evolvement of the policy learning process. Taking the idea of trajectory modeling with Transformer, we propose Transformer as Implicit Policy Learner (TIPL), which processes policy network weights in an autoregressive manner. We collect the policy learning path data by running independent RL training trials, with which we then train our TIPL model. In the experiments, we demonstrate that TIPL is able to fit the implicit dynamics of policy learning and perform the optimization of policy network by inference.