Dynamic Contrastive Skill Learning with State-Transition Based Skill Clustering and Dynamic Length Adjustment

📄 arXiv: 2504.14805v1 📥 PDF

作者: Jinwoo Choi, Seung-Woo Seo

分类: cs.LG, cs.AI, cs.RO

发布日期: 2025-04-21

备注: ICLR 2025; 23 pages, 12 figures

💡 一句话要点

提出动态对比技能学习(DCSL)，解决强化学习中技能学习的灵活性和泛化性问题。

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

关键词: 强化学习 技能学习 对比学习 状态转移 动态技能长度

📋 核心要点

  1. 现有技能学习方法难以识别语义相似行为，且固定技能长度限制了灵活性和泛化性。
  2. DCSL通过状态转移表示技能，学习技能相似度函数，并动态调整技能长度，提升技能学习效果。
  3. 实验表明，DCSL在复杂数据集上表现出更强的适应性，并在任务完成和效率方面优于现有方法。

📝 摘要（中文）

强化学习在各个领域取得了显著进展，但将其扩展到具有复杂决策的长时程任务仍然具有挑战性。技能学习试图通过将动作抽象为更高级别的行为来解决这个问题。然而，当前的方法通常无法将语义上相似的行为识别为相同的技能，并且使用固定的技能长度，从而限制了灵活性和泛化性。为了解决这个问题，我们提出了一种新的框架——动态对比技能学习(DCSL)，它重新定义了技能表示和学习。DCSL引入了三个关键思想：基于状态转移的技能表示、技能相似度函数学习和动态技能长度调整。通过关注状态转移并利用对比学习，DCSL有效地捕捉了行为的语义上下文，并调整技能长度以匹配行为的适当时间范围。我们的方法能够实现更灵活和自适应的技能提取，尤其是在复杂或嘈杂的数据集中，并且在任务完成和效率方面表现出与现有方法相比具有竞争力的性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有技能学习方法在处理长时程、复杂决策任务时面临挑战。主要痛点在于：一是难以识别语义相似的行为，导致技能表示不够紧凑；二是使用固定的技能长度，无法适应不同行为的时间跨度，限制了技能的灵活性和泛化能力。

核心思路：DCSL的核心思路是通过关注状态转移来学习技能。它认为技能的本质在于状态的变化，因此基于状态转移来表示技能，并利用对比学习来区分不同的技能。此外，DCSL还引入了动态技能长度调整机制，使技能长度能够自适应地匹配行为的时间范围。

技术框架：DCSL框架主要包含三个模块：1) 基于状态转移的技能表示：将技能表示为状态转移的序列，例如从状态s1到状态s2的转移。2) 技能相似度函数学习：使用对比学习来学习技能之间的相似度函数，使得语义相似的技能在嵌入空间中更接近。3) 动态技能长度调整：根据状态转移的序列长度动态调整技能的长度，以适应不同行为的时间跨度。整体流程是，首先使用状态转移表示技能，然后通过对比学习学习技能相似度函数，最后使用动态技能长度调整机制来优化技能长度。

关键创新：DCSL最重要的创新在于其基于状态转移的技能表示和动态技能长度调整机制。与传统的基于动作或状态的技能表示方法不同，DCSL关注状态的变化，能够更有效地捕捉技能的语义信息。动态技能长度调整机制则使得技能能够自适应地匹配行为的时间范围，提高了技能的灵活性和泛化能力。

关键设计：DCSL的关键设计包括：1) 使用对比学习来学习技能相似度函数，损失函数的设计需要考虑正负样本的选择。2) 动态技能长度调整机制的具体实现，例如可以使用循环神经网络（RNN）来预测技能的长度。3) 状态转移的表示方式，例如可以使用状态的差分或状态的嵌入向量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验验证了DCSL的有效性。实验结果表明，DCSL在任务完成率和效率方面均优于现有的技能学习方法。尤其是在复杂或嘈杂的数据集上，DCSL表现出更强的适应性。具体的性能数据和对比基线在论文中有详细描述。

🎯 应用场景

DCSL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。它可以用于学习复杂的行为策略，提高智能体的决策能力和适应性。尤其是在需要处理长时程、复杂决策任务的场景下，DCSL能够发挥其优势，提升任务完成效率和性能。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning (RL) has made significant progress in various domains, but scaling it to long-horizon tasks with complex decision-making remains challenging. Skill learning attempts to address this by abstracting actions into higher-level behaviors. However, current approaches often fail to recognize semantically similar behaviors as the same skill and use fixed skill lengths, limiting flexibility and generalization. To address this, we propose Dynamic Contrastive Skill Learning (DCSL), a novel framework that redefines skill representation and learning. DCSL introduces three key ideas: state-transition based skill representation, skill similarity function learning, and dynamic skill length adjustment. By focusing on state transitions and leveraging contrastive learning, DCSL effectively captures the semantic context of behaviors and adapts skill lengths to match the appropriate temporal extent of behaviors. Our approach enables more flexible and adaptive skill extraction, particularly in complex or noisy datasets, and demonstrates competitive performance compared to existing methods in task completion and efficiency.