Unifying Model-Free Efficiency and Model-Based Representations via Latent Dynamics

📄 arXiv: 2602.12643v1 📥 PDF

作者: Jashaswimalya Acharjee, Balaraman Ravindran

分类: cs.LG, cs.AI, stat.ML

发布日期: 2026-02-13

备注: 13 pages. Accepted at AAMAS 2026

💡 一句话要点

ULD：通过潜在动态统一模型无关效率与模型基表示，实现跨域强化学习。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 强化学习 潜在动态 模型无关 模型基 价值函数 跨域学习 表征学习

📋 核心要点

  1. 现有强化学习方法在效率和泛化性上存在挑战，模型无关方法效率高但泛化性差，模型基方法泛化性好但计算开销大。
  2. ULD算法通过学习一个价值函数近似线性的潜在空间，将状态-动作对嵌入其中，从而统一模型无关和模型基方法的优势。
  3. 实验结果表明，ULD在多个领域表现出色，匹配或超过了专门的模型无关和通用模型基线，同时减少了参数量。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的强化学习算法——统一潜在动态（ULD），它将模型无关方法的效率与模型基方法的表征优势相结合，且无需规划开销。通过将状态-动作对嵌入到一个真实价值函数近似线性的潜在空间中，该方法支持一套超参数，适用于各种领域，从具有低维和像素输入的连续控制到高维Atari游戏。我们证明，在温和条件下，基于嵌入的时间差分更新的固定点与相应的线性模型基价值扩展的固定点重合，并推导出将嵌入保真度与价值近似质量相关联的显式误差界限。在实践中，ULD采用编码器、价值和策略网络的同步更新，短视域预测动态的辅助损失，以及奖励尺度归一化，以确保在稀疏奖励下的稳定学习。在涵盖Gym locomotion、DeepMind Control（本体感受和视觉）以及Atari的80个环境中进行评估，我们的方法匹配或超过了专门的模型无关和通用模型基线的性能，以最小的调整和一小部分的参数实现了跨域能力。这些结果表明，仅价值对齐的潜在表示就可以提供传统上归因于完整模型基规划的适应性和样本效率。

🔬 方法详解

问题定义：现有强化学习方法，特别是模型无关方法，虽然在特定任务上表现出色，但泛化能力较弱，需要大量样本进行训练。模型基方法虽然泛化性较好，但需要构建精确的环境模型，计算开销大，且模型误差会累积。因此，如何兼顾效率和泛化性是强化学习领域的一个重要挑战。

核心思路：ULD的核心思路是学习一个潜在空间，在这个潜在空间中，真实的价值函数近似线性。通过将状态-动作对嵌入到这个潜在空间中，可以使用线性函数来近似价值函数，从而简化价值函数的学习过程。这种方法结合了模型无关方法的效率和模型基方法的表征能力，同时避免了显式构建环境模型。

技术框架：ULD算法的整体框架包括以下几个主要模块：1) 编码器网络：将状态-动作对映射到潜在空间；2) 价值网络：在潜在空间中学习价值函数；3) 策略网络：基于价值函数学习策略；4) 动态预测模块：用于预测短视域内的状态转移，作为辅助损失。算法采用同步更新的方式，同时更新编码器、价值和策略网络。此外，还使用了奖励尺度归一化来提高在稀疏奖励环境下的学习稳定性。

关键创新：ULD最重要的技术创新在于学习价值对齐的潜在表示。与传统的模型基方法不同，ULD不显式地构建环境模型，而是学习一个能够直接用于价值函数近似的潜在空间。这种方法避免了模型误差的累积，同时提高了样本效率。此外，ULD还通过辅助损失和奖励尺度归一化等技术手段，提高了学习的稳定性和泛化能力。

关键设计：ULD的关键设计包括：1) 编码器网络的设计，需要能够有效地将状态-动作对映射到潜在空间；2) 价值网络采用线性函数，简化了价值函数的学习；3) 动态预测模块采用短视域预测，避免了长期预测带来的误差累积；4) 奖励尺度归一化，用于解决稀疏奖励问题；5) 损失函数包括价值函数损失、策略损失和动态预测损失。

📊 实验亮点

ULD在80个环境（包括Gym locomotion、DeepMind Control和Atari）上进行了评估，结果表明，ULD的性能与专门的模型无关和通用模型基线相当甚至更好。尤其值得注意的是，ULD在跨域任务中表现出色，仅需少量超参数调整即可适应不同的环境，并且参数量较小，证明了价值对齐的潜在表示在强化学习中的有效性。

🎯 应用场景

ULD算法具有广泛的应用前景，可以应用于机器人控制、游戏AI、自动驾驶等领域。其高效的样本利用率和良好的泛化能力，使其在资源受限或环境复杂的场景下具有重要价值。未来，ULD可以进一步扩展到多智能体强化学习、元强化学习等领域，解决更复杂的实际问题。

📄 摘要（原文）

We present Unified Latent Dynamics (ULD), a novel reinforcement learning algorithm that unifies the efficiency of model-free methods with the representational strengths of model-based approaches, without incurring planning overhead. By embedding state-action pairs into a latent space in which the true value function is approximately linear, our method supports a single set of hyperparameters across diverse domains -- from continuous control with low-dimensional and pixel inputs to high-dimensional Atari games. We prove that, under mild conditions, the fixed point of our embedding-based temporal-difference updates coincides with that of a corresponding linear model-based value expansion, and we derive explicit error bounds relating embedding fidelity to value approximation quality. In practice, ULD employs synchronized updates of encoder, value, and policy networks, auxiliary losses for short-horizon predictive dynamics, and reward-scale normalization to ensure stable learning under sparse rewards. Evaluated on 80 environments spanning Gym locomotion, DeepMind Control (proprioceptive and visual), and Atari, our approach matches or exceeds the performance of specialized model-free and general model-based baselines -- achieving cross-domain competence with minimal tuning and a fraction of the parameter footprint. These results indicate that value-aligned latent representations alone can deliver the adaptability and sample efficiency traditionally attributed to full model-based planning.