On Efficient Bayesian Exploration in Model-Based Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2507.02639v1 📥 PDF

作者: Alberto Caron, Chris Hicks, Vasilios Mavroudis

分类: cs.LG

发布日期: 2025-07-03

💡 一句话要点

提出基于贝叶斯探索的预测轨迹采样(PTS-BE)方法，提升模型强化学习的数据效率。

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

关键词: 模型强化学习 贝叶斯探索 信息增益 预测轨迹采样 数据效率 内在动机 认知不确定性

📋 核心要点

  1. 现有强化学习方法在数据效率方面存在挑战，尤其是在稀疏奖励或纯探索性任务中，需要更有效的探索策略。
  2. 论文提出基于贝叶斯探索的预测轨迹采样(PTS-BE)框架，通过信息论奖励引导智能体探索未知的环境动态和奖励。
  3. 实验结果表明，PTS-BE在多种环境中显著优于其他基线方法，验证了其在数据高效探索方面的有效性。

📝 摘要（中文）

本文旨在解决强化学习中数据高效探索的挑战，研究了现有基于信息论的内在动机方法。特别地，我们关注一类探索奖励，该奖励针对认知不确定性，而非环境中固有的偶然噪声。我们证明这些奖励自然地指示认知信息增益，并在智能体对环境的动态和奖励足够确定时收敛到零，从而使探索与真正的知识差距对齐。我们的分析为基于信息增益(IG)的方法提供了形式保证，而这些方法以前缺乏理论基础。为了实现实际应用，我们还讨论了通过稀疏变分高斯过程、深度核和深度集成模型的可处理近似。然后，我们概述了一个通用框架——基于贝叶斯探索的预测轨迹采样(PTS-BE)，该框架将基于模型的规划与信息论奖励相结合，以实现样本高效的深度探索。我们通过实验证明，在各种以稀疏奖励和/或纯探索性任务为特征的环境中，PTS-BE 显著优于其他基线。

🔬 方法详解

问题定义：强化学习中的探索问题，尤其是在模型强化学习中，如何在数据有限的情况下有效地探索环境，学习到最优策略。现有方法，如基于偶然噪声的探索策略，可能无法有效地发现环境中的知识差距，导致探索效率低下。

核心思路：论文的核心思路是利用信息论中的信息增益(IG)来指导探索。通过构建关于环境动态和奖励的贝叶斯模型，智能体可以评估其对环境的不确定性，并选择能够最大程度减少这种不确定性的行动。这种基于认知不确定性的探索策略能够更有效地发现环境中的知识差距，从而提高探索效率。

技术框架：PTS-BE框架包含以下主要模块：1) 环境动态和奖励的贝叶斯模型；2) 基于信息增益的探索奖励函数；3) 预测轨迹采样(PTS)算法，用于规划未来轨迹并选择行动。智能体首先使用贝叶斯模型预测未来状态和奖励，然后根据信息增益计算探索奖励，最后使用PTS算法选择能够最大化累积奖励和探索奖励的行动。

关键创新：论文的关键创新在于将信息增益与模型强化学习相结合，提出了一种基于贝叶斯探索的预测轨迹采样(PTS-BE)框架。该框架能够有效地利用信息增益来指导探索，从而提高数据效率。与现有方法相比，PTS-BE能够更有效地发现环境中的知识差距，并学习到更优的策略。

关键设计：论文中使用了稀疏变分高斯过程、深度核和深度集成模型来近似计算信息增益。这些近似方法能够在保证计算效率的同时，提供对环境不确定性的合理估计。此外，论文还设计了一种基于预测轨迹采样的规划算法，该算法能够有效地利用贝叶斯模型和探索奖励来选择行动。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，PTS-BE在多种环境中显著优于其他基线方法。例如，在具有稀疏奖励的环境中，PTS-BE能够更快地找到奖励，并学习到更优的策略。在纯探索性任务中，PTS-BE能够更有效地探索环境，并发现更多的未知区域。具体性能提升幅度未知，但论文强调了显著的性能提升。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、游戏AI等领域。通过提升强化学习的探索效率，可以使智能体在复杂、未知的环境中更快地学习到最优策略，从而实现更智能、更自主的系统。未来，该方法有望在更多实际场景中得到应用，例如智能制造、医疗诊断等。

📄 摘要（原文）

In this work, we address the challenge of data-efficient exploration in reinforcement learning by examining existing principled, information-theoretic approaches to intrinsic motivation. Specifically, we focus on a class of exploration bonuses that targets epistemic uncertainty rather than the aleatoric noise inherent in the environment. We prove that these bonuses naturally signal epistemic information gains and converge to zero once the agent becomes sufficiently certain about the environment's dynamics and rewards, thereby aligning exploration with genuine knowledge gaps. Our analysis provides formal guarantees for IG-based approaches, which previously lacked theoretical grounding. To enable practical use, we also discuss tractable approximations via sparse variational Gaussian Processes, Deep Kernels and Deep Ensemble models. We then outline a general framework - Predictive Trajectory Sampling with Bayesian Exploration (PTS-BE) - which integrates model-based planning with information-theoretic bonuses to achieve sample-efficient deep exploration. We empirically demonstrate that PTS-BE substantially outperforms other baselines across a variety of environments characterized by sparse rewards and/or purely exploratory tasks.