RLBenchNet: The Right Network for the Right Reinforcement Learning Task

📄 arXiv: 2505.15040v1 📥 PDF

作者: Ivan Smirnov, Shangding Gu

分类: cs.LG

发布日期: 2025-05-21

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

RLBenchNet：针对不同强化学习任务选择最优神经网络架构。

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

关键词: 强化学习 神经网络架构 连续控制 长短期记忆网络 Transformer Mamba 吞吐量 内存效率

📋 核心要点

  1. 强化学习中神经网络架构的选择缺乏系统性指导，不同任务对网络结构的需求存在差异。
  2. 通过对比多种神经网络在不同强化学习任务中的表现，揭示了架构与任务特性之间的关联。
  3. 实验表明，MLP在连续控制任务中高效，Mamba模型在吞吐量上优于LSTM和GRU，Mamba-2在长程记忆任务中内存效率显著。

📝 摘要（中文）

本研究系统性地考察了多种神经网络架构在强化学习任务中的性能，包括长短期记忆网络（LSTM）、多层感知机（MLP）、Mamba/Mamba-2、Transformer-XL、Gated Transformer-XL和门控循环单元（GRU）。通过在连续控制、离散决策和基于记忆的环境中进行全面评估，我们识别出了架构特定的优势和局限性。结果表明：（1）MLP在完全可观测的连续控制任务中表现出色，在性能和效率之间实现了最佳平衡；（2）LSTM和GRU等循环架构在具有适度记忆需求的、部分可观测环境中提供了稳健的性能；（3）Mamba模型实现了比LSTM高4.5倍的吞吐量，比GRU高3.9倍，同时保持了相当的性能；（4）只有Transformer-XL、Gated Transformer-XL和Mamba-2成功解决了最具挑战性的、记忆密集型任务，其中Mamba-2所需的内存比Transformer-XL少8倍。这些发现为研究人员和从业者提供了有价值的见解，使其能够根据特定任务特征和计算约束做出更明智的架构选择。代码可在https://github.com/SafeRL-Lab/RLBenchNet 获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决强化学习中神经网络架构选择的问题。现有方法通常依赖于经验或对特定架构的偏好，缺乏对不同任务特性与网络架构性能之间关系的系统性理解。这导致在特定任务中可能选择次优的网络结构，影响学习效率和最终性能。

核心思路：论文的核心思路是通过对多种主流神经网络架构在不同类型的强化学习任务中进行全面评估，从而揭示不同架构的优势和局限性。通过建立任务特性与网络架构性能之间的联系，为研究人员和从业者提供架构选择的指导。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个部分： 1. 任务选择：选择具有代表性的强化学习任务，涵盖连续控制、离散决策和基于记忆的环境。 2. 架构选择：选取主流的神经网络架构，包括MLP、LSTM、GRU、Transformer-XL、Gated Transformer-XL和Mamba/Mamba-2。 3. 实验评估：在选定的任务上对不同架构进行训练和评估，记录性能指标，如奖励、吞吐量和内存消耗。 4. 结果分析：分析实验结果，识别不同架构在不同任务中的优势和局限性，总结架构选择的经验。

关键创新：该研究的关键创新在于其系统性和全面性。它不是针对特定任务提出新的网络结构，而是对现有主流架构进行横向对比，从而为架构选择提供更通用的指导。此外，该研究还关注了吞吐量和内存消耗等实际因素，使得架构选择更具实用性。

关键设计：论文中关键的设计包括： 1. 任务多样性：选择的任务涵盖了不同的控制类型（连续、离散）和记忆需求，从而保证了评估的全面性。 2. 架构一致性：在不同架构的实现中，尽量保持一致的训练参数和超参数，以减少变量干扰。 3. 性能指标：除了传统的奖励指标外，还关注了吞吐量和内存消耗等指标，从而更全面地评估架构的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MLP在完全可观测的连续控制任务中表现最佳；Mamba模型在吞吐量上优于LSTM和GRU，分别提高了4.5倍和3.9倍；在长程记忆任务中，Mamba-2所需的内存比Transformer-XL少8倍，同时保持了相当的性能。这些数据突出了不同架构在特定任务中的优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人控制、游戏AI、自动驾驶等领域。通过根据任务特性选择合适的神经网络架构，可以提高强化学习算法的训练效率和最终性能，降低计算资源消耗。该研究为实际应用中强化学习算法的部署提供了有价值的参考。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning (RL) has seen significant advancements through the application of various neural network architectures. In this study, we systematically investigate the performance of several neural networks in RL tasks, including Long Short-Term Memory (LSTM), Multi-Layer Perceptron (MLP), Mamba/Mamba-2, Transformer-XL, Gated Transformer-XL, and Gated Recurrent Unit (GRU). Through comprehensive evaluation across continuous control, discrete decision-making, and memory-based environments, we identify architecture-specific strengths and limitations. Our results reveal that: (1) MLPs excel in fully observable continuous control tasks, providing an optimal balance of performance and efficiency; (2) recurrent architectures like LSTM and GRU offer robust performance in partially observable environments with moderate memory requirements; (3) Mamba models achieve a 4.5x higher throughput compared to LSTM and a 3.9x increase over GRU, all while maintaining comparable performance; and (4) only Transformer-XL, Gated Transformer-XL, and Mamba-2 successfully solve the most challenging memory-intensive tasks, with Mamba-2 requiring 8x less memory than Transformer-XL. These findings provide insights for researchers and practitioners, enabling more informed architecture selection based on specific task characteristics and computational constraints. Code is available at: https://github.com/SafeRL-Lab/RLBenchNet