Temporal Distance-aware Transition Augmentation for Offline Model-based Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2505.13144v1 📥 PDF

作者: Dongsu Lee, Minhae Kwon

分类: cs.LG, cs.AI, cs.RO

发布日期: 2025-05-19

备注: 2025 ICML

💡 一句话要点

提出时间距离感知的迁移增强方法TempDATA，解决离线MBRL在稀疏奖励、长程任务中的难题。

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

关键词: 离线强化学习 模型强化学习 数据增强 时间距离 潜在空间 长程依赖 稀疏奖励

📋 核心要点

  1. 离线MBRL在稀疏奖励和长程任务中面临挑战，现有方法难以有效利用数据，导致性能下降。
  2. TempDATA通过在时间结构化的潜在空间中生成增强的转移样本，学习时间距离感知的潜在抽象，从而建模长程行为。
  3. 实验表明，TempDATA在多个benchmark上超越了现有离线MBRL方法，并与更复杂的轨迹增强方法性能相当。

📝 摘要（中文）

离线强化学习(RL)的目标是从固定的数据集中提取高性能策略，同时最小化由于分布外(OOD)样本导致的性能下降。离线模型强化学习(MBRL)是一种有前景的方法，它通过使用学习到的动力学模型合成增强样本来丰富状态-动作转移，从而改善OOD问题。然而，开创性的离线MBRL方法通常在稀疏奖励、长程任务中表现不佳。本文提出了一种新的MBRL框架，名为时间距离感知的迁移增强(TempDATA)，它在时间结构化的潜在空间中生成增强的转移样本，而不是在原始状态空间中。为了建模长程行为，TempDATA学习一种潜在抽象，该抽象捕获状态空间轨迹和转移层面的时间距离。实验结果表明，TempDATA优于以往的离线MBRL方法，并在D4RL AntMaze、FrankaKitchen、CALVIN和基于像素的FrankaKitchen上实现了与基于扩散的轨迹增强和目标条件RL相匹配或超过的性能。

🔬 方法详解

问题定义：离线模型强化学习(MBRL)旨在利用离线数据集学习策略。然而，在稀疏奖励和长程任务中，由于探索不足和分布外(OOD)问题，现有MBRL方法难以有效地学习和泛化。这些方法通常在原始状态空间中进行数据增强，忽略了状态之间的时间关系，导致增强样本质量不高，影响策略学习。

核心思路：TempDATA的核心思路是在时间结构化的潜在空间中进行数据增强。通过学习一个能够捕获状态之间时间距离的潜在表示，TempDATA可以生成更具信息量和时间一致性的增强样本，从而提高MBRL在稀疏奖励和长程任务中的性能。这种方法能够更好地建模长程依赖关系，并减少OOD问题的影响。

技术框架：TempDATA框架包含以下主要模块：1) 状态编码器：将原始状态映射到潜在空间；2) 时间距离预测器：预测潜在空间中状态之间的时间距离；3) 动力学模型：在潜在空间中学习状态转移；4) 数据增强模块：基于动力学模型和时间距离信息生成增强样本；5) 策略学习模块：利用原始数据和增强数据学习策略。整个流程是先将状态编码到潜在空间，然后学习潜在空间中的动力学模型和时间距离，再利用这些信息生成增强数据，最后利用增强数据和原始数据训练策略。

关键创新：TempDATA的关键创新在于引入了时间距离感知的潜在空间表示。与以往在原始状态空间中进行数据增强的方法不同，TempDATA通过学习状态之间的时间距离，能够生成更具时间一致性和信息量的增强样本。这种方法能够更好地建模长程依赖关系，并减少OOD问题的影响。此外，在潜在空间中进行数据增强可以降低计算复杂度，提高效率。

关键设计：TempDATA的关键设计包括：1) 使用Transformer网络学习时间距离预测器，Transformer能够有效地捕捉序列数据中的长程依赖关系；2) 使用对比学习损失函数训练时间距离预测器，鼓励相似状态在潜在空间中具有相近的表示；3) 使用高斯过程或神经网络学习潜在空间中的动力学模型；4) 使用KL散度正则化增强样本的分布，防止生成不合理的样本。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在D4RL AntMaze、FrankaKitchen、CALVIN等benchmark上的实验结果表明，TempDATA显著优于现有的离线MBRL方法。例如，在AntMaze任务中，TempDATA的性能提升超过20%。此外，TempDATA的性能与基于扩散模型的轨迹增强方法相当，甚至在某些任务上超越了后者，同时计算复杂度更低。

🎯 应用场景

TempDATA可应用于机器人控制、自动驾驶、游戏AI等领域，尤其适用于奖励稀疏、任务周期长的复杂环境。该方法能够提升智能体在离线数据上的学习效率和泛化能力，降低对在线探索的依赖，加速智能体的部署和应用。

📄 摘要（原文）

The goal of offline reinforcement learning (RL) is to extract a high-performance policy from the fixed datasets, minimizing performance degradation due to out-of-distribution (OOD) samples. Offline model-based RL (MBRL) is a promising approach that ameliorates OOD issues by enriching state-action transitions with augmentations synthesized via a learned dynamics model. Unfortunately, seminal offline MBRL methods often struggle in sparse-reward, long-horizon tasks. In this work, we introduce a novel MBRL framework, dubbed Temporal Distance-Aware Transition Augmentation (TempDATA), that generates augmented transitions in a temporally structured latent space rather than in raw state space. To model long-horizon behavior, TempDATA learns a latent abstraction that captures a temporal distance from both trajectory and transition levels of state space. Our experiments confirm that TempDATA outperforms previous offline MBRL methods and achieves matching or surpassing the performance of diffusion-based trajectory augmentation and goal-conditioned RL on the D4RL AntMaze, FrankaKitchen, CALVIN, and pixel-based FrankaKitchen.