Disentangled Representation Learning through Unsupervised Symmetry Group Discovery
作者: Dang-Nhu Barthélémy, Annabi Louis, Argentieri Sylvain
分类: cs.LG
发布日期: 2026-03-12
💡 一句话要点
提出基于无监督对称群发现的解耦表示学习方法
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 解耦表示学习 对称群发现 无监督学习 具身智能 群结构 环境交互 线性对称性解耦
📋 核心要点
- 现有基于对称性的解耦表示学习方法依赖于对称群结构的强先验知识或对子群属性的严格假设，限制了其应用范围。
- 本文提出一种新方法，通过智能体与环境的无监督交互，自主发现动作空间的群结构，从而学习解耦表示，无需预先指定对称群。
- 实验结果表明，该方法在不同环境中均优于现有的线性对称性解耦（LSBD）方法，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
基于对称性的解耦表示学习利用环境变换的群结构来揭示潜在的变化因素。以往基于对称性的解耦方法需要对称群结构的强先验知识，或者对子群属性做出严格的假设。本文提出了一种方法，通过具身智能体与环境的无监督交互，自主发现其动作空间的群结构，从而消除了这些约束。我们证明了在最小假设下真实对称群分解的可辨识性，并推导出两种算法：一种是从交互数据中发现群分解，另一种是在不假设特定子群属性的情况下学习线性对称性解耦（LSBD）表示。我们的方法在三个表现出不同群分解的环境中进行了验证，并且优于现有的LSBD方法。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于对称性的解耦表示学习方法通常需要预先知道环境变换的对称群结构，或者对子群的性质做出很强的假设。这限制了这些方法在实际场景中的应用，因为在许多情况下，我们并不知道环境变换的具体对称群结构。因此，如何能够在没有先验知识的情况下，自动发现环境的对称群结构，并学习到解耦的表示，是一个重要的挑战。
核心思路：本文的核心思路是让智能体通过与环境的交互，自主地学习环境变换的对称群结构。具体来说，智能体通过执行不同的动作，观察环境的变化，然后利用这些变化来推断环境的对称群结构。这种方法不需要任何关于对称群结构的先验知识，因此可以应用于更广泛的场景。
技术框架：该方法包含两个主要的算法：1) 用于从交互数据中发现群分解的算法；2) 用于学习线性对称性解耦（LSBD）表示的算法，该算法不需要假设特定的子群属性。整体流程是，首先利用第一个算法从智能体与环境的交互数据中学习到环境的对称群结构，然后利用第二个算法，基于学习到的对称群结构，学习到解耦的表示。
关键创新：该方法最重要的创新点在于，它能够无监督地发现环境的对称群结构，而不需要任何先验知识。这使得该方法可以应用于更广泛的场景，并且可以学习到更鲁棒的解耦表示。此外，该方法还证明了在最小假设下真实对称群分解的可辨识性，为该方法的理论基础提供了保障。
关键设计：在发现群分解的算法中，关键在于如何从智能体的动作和环境的变化中推断出对称群结构。这通常涉及到设计合适的损失函数，来衡量智能体的动作和环境变化之间的关系。在学习LSBD表示的算法中，关键在于如何利用学习到的对称群结构来约束表示的学习，从而保证学习到的表示是解耦的。这通常涉及到设计合适的网络结构和损失函数，来鼓励学习到的表示具有对称性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该方法在三个不同的环境中进行了验证，这些环境表现出不同的群分解。实验结果表明，该方法优于现有的线性对称性解耦（LSBD）方法。具体来说，该方法能够更准确地发现环境的对称群结构，并且能够学习到更解耦的表示。这些结果表明，该方法是一种有效的无监督解耦表示学习方法。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人自主探索、强化学习、以及其他需要解耦表示学习的领域。例如，机器人可以通过与环境的交互，自动发现环境的物理规律，从而更好地进行导航和操作。在强化学习中，解耦的表示可以帮助智能体更好地理解环境，从而更快地学习到最优策略。该研究为开发更智能、更自主的智能体奠定了基础。
📄 摘要（原文）
Symmetry-based disentangled representation learning leverages the group structure of environment transformations to uncover the latent factors of variation. Prior approaches to symmetry-based disentanglement have required strong prior knowledge of the symmetry group's structure, or restrictive assumptions about the subgroup properties. In this work, we remove these constraints by proposing a method whereby an embodied agent autonomously discovers the group structure of its action space through unsupervised interaction with the environment. We prove the identifiability of the true symmetry group decomposition under minimal assumptions, and derive two algorithms: one for discovering the group decomposition from interaction data, and another for learning Linear Symmetry-Based Disentangled (LSBD) representations without assuming specific subgroup properties. Our method is validated on three environments exhibiting different group decompositions, where it outperforms existing LSBD approaches.