Simplicial Embeddings Improve Sample Efficiency in Actor-Critic Agents

📄 arXiv: 2510.13704v1 📥 PDF

作者: Johan Obando-Ceron, Walter Mayor, Samuel Lavoie, Scott Fujimoto, Aaron Courville, Pablo Samuel Castro

分类: cs.LG, cs.AI, cs.RO

发布日期: 2025-10-15

💡 一句话要点

提出基于单纯形嵌入的强化学习方法，提升Actor-Critic算法的样本效率。

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

关键词: 强化学习 Actor-Critic 样本效率 单纯形嵌入 几何归纳偏置

📋 核心要点

  1. 大规模环境并行化加速了Actor-Critic算法，但仍需大量样本交互。
  2. 利用单纯形嵌入约束表示层，引入几何归纳偏置，生成稀疏离散特征。
  3. 在FastTD3、FastSAC和PPO上验证，提升了样本效率和最终性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种利用单纯形嵌入来加速Actor-Critic方法训练的技术。现有方法通过大规模环境并行化来缩短训练时间，但仍然需要大量的环境交互才能达到理想的性能。本文观察到良好结构化的表示可以提高深度强化学习（RL）智能体的泛化能力和样本效率，因此提出了单纯形嵌入：一种轻量级的表示层，它将嵌入约束到单纯形结构。这种几何归纳偏置产生稀疏和离散的特征，从而稳定了评论家引导（critic bootstrapping）并增强了策略梯度。当应用于FastTD3、FastSAC和PPO时，单纯形嵌入在各种连续和离散控制环境中始终提高样本效率和最终性能，且不损失运行速度。

🔬 方法详解

问题定义：现有Actor-Critic方法虽然可以通过大规模环境并行化加速训练，但达到期望性能所需的样本数量仍然很大，导致训练成本高昂。痛点在于缺乏有效的表示学习方法，难以充分利用已有的环境交互数据。

核心思路：论文的核心思路是利用单纯形嵌入（Simplicial Embeddings）来约束智能体的状态表示。通过将状态嵌入到单纯形结构中，可以引入几何归纳偏置，鼓励学习到稀疏且离散的特征表示。这种表示方式能够稳定评论家（Critic）的引导过程，并增强策略梯度，从而提高样本效率。

技术框架：该方法将单纯形嵌入层作为Actor-Critic网络中的一部分，通常位于输入层之后。整体流程与标准的Actor-Critic算法类似，包括：1）从环境中采样数据；2）使用Actor网络生成动作；3）使用Critic网络评估状态-动作对的价值；4）使用策略梯度更新Actor网络；5）使用时序差分学习更新Critic网络。单纯形嵌入层在状态输入到Actor和Critic网络之前，对状态进行表示学习。

关键创新：关键创新在于将单纯形嵌入引入强化学习领域，并证明其能够有效提高样本效率。与传统的稠密嵌入相比，单纯形嵌入鼓励学习稀疏且离散的特征，这有助于减少过拟合，提高泛化能力。此外，单纯形结构本身也提供了一种几何约束，可以引导智能体学习到更有意义的状态表示。

关键设计：单纯形嵌入层的关键设计包括：1）选择合适的单纯形维度；2）使用适当的激活函数来约束嵌入空间；3）设计损失函数来鼓励学习稀疏的表示。具体来说，可以使用L1正则化来鼓励稀疏性。网络结构方面，可以将单纯形嵌入层添加到现有的Actor-Critic网络中，无需对整体架构进行重大修改。参数设置方面，需要根据具体环境调整单纯形维度和正则化系数。

📊 实验亮点

实验结果表明，在多个连续和离散控制环境中，将单纯形嵌入应用于FastTD3、FastSAC和PPO等算法，均能显著提高样本效率和最终性能。具体而言，在某些任务上，使用单纯形嵌入的智能体能够以更少的样本达到与基线算法相当甚至更高的性能。此外，该方法在提高样本效率的同时，没有引入额外的计算负担，保持了原算法的运行速度。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要高样本效率的强化学习任务，例如机器人控制、自动驾驶、游戏AI等。通过减少训练所需的样本数量，可以降低训练成本，加速算法的部署。此外，该方法也有助于解决强化学习中的探索-利用平衡问题，提高智能体的泛化能力。

📄 摘要（原文）

Recent works have proposed accelerating the wall-clock training time of actor-critic methods via the use of large-scale environment parallelization; unfortunately, these can sometimes still require large number of environment interactions to achieve a desired level of performance. Noting that well-structured representations can improve the generalization and sample efficiency of deep reinforcement learning (RL) agents, we propose the use of simplicial embeddings: lightweight representation layers that constrain embeddings to simplicial structures. This geometric inductive bias results in sparse and discrete features that stabilize critic bootstrapping and strengthen policy gradients. When applied to FastTD3, FastSAC, and PPO, simplicial embeddings consistently improve sample efficiency and final performance across a variety of continuous- and discrete-control environments, without any loss in runtime speed.