Extending Differential Temporal Difference Methods for Episodic Problems

📄 arXiv: 2605.04368v1 📥 PDF

作者: Kris De Asis, Mohamed Elsayed, Jiamin He

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2026-05-06

备注: RLC 2026

💡 一句话要点

扩展差分时序差分方法至 episodic 问题，提升样本效率

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

关键词: 差分时序差分 强化学习 episodic 问题 奖励居中化 样本效率

📋 核心要点

  1. 差分TD方法在 episodic 问题中可能改变最优策略，限制其应用。
  2. 通过推广差分TD，保持策略排序，使其适用于 episodic 问题。
  3. 实验验证奖励居中化在 episodic 问题中能有效提升样本效率。

📝 摘要（中文）

差分时序差分(TD)方法是一种基于价值的强化学习算法，主要用于无限时域问题。它们依赖于奖励居中化，即每个奖励都减去平均奖励。这使得回报有界，并消除了价值函数中与状态无关的偏移。然而，奖励居中化可能会改变 episodic 问题中的最优策略，限制了其适用性。受最近强调归一化在流式深度强化学习中作用的工作的启发，我们研究了 episodic 问题中的奖励居中化，并提出了差分TD的推广。我们证明了这种推广在存在终止的情况下保持了策略的排序，从而将差分TD扩展到 episodic 问题。我们展示了与线性TD的一种形式的等价性，从而继承了这些算法的理论保证。然后，我们将几种流式强化学习算法扩展到它们的差分对应算法。在一系列基础算法和环境中，我们通过实验验证了奖励居中化可以提高 episodic 问题中的样本效率。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决差分时序差分(TD)方法在 episodic 问题中的应用受限问题。传统的差分TD方法依赖于奖励居中化，这在无限时域问题中有效，但在 episodic 问题中会改变最优策略，导致性能下降。现有方法无法保证在 episodic 环境下策略排序的正确性，从而影响算法的收敛性和最终性能。

核心思路：论文的核心思路是推广差分TD方法，使其在 episodic 问题中也能保持策略的排序。通过对奖励居中化进行改进，确保即使在存在终止状态的情况下，不同策略的相对优劣关系仍然能够被正确评估。这种推广使得差分TD方法能够有效地应用于 episodic 环境，并继承了线性TD方法的理论保证。

技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 分析奖励居中化在 episodic 问题中的影响；2) 提出一种广义的差分TD方法，该方法能够保持策略排序；3) 证明该广义方法与线性TD的一种形式等价；4) 将几种现有的流式强化学习算法扩展到其差分对应算法；5) 通过实验验证该方法的有效性。

关键创新：论文的关键创新在于对差分TD方法进行了推广，使其能够适用于 episodic 问题。这种推广通过改进奖励居中化策略，保证了在存在终止状态的情况下策略排序的正确性。此外，论文还证明了该广义方法与线性TD的一种形式等价，从而为该方法提供了理论支持。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 改进的奖励居中化策略，具体实现细节未知；2) 证明推广后的差分TD方法与线性TD方法之间的等价性，从而可以利用线性TD方法的理论保证；3) 将现有的流式强化学习算法扩展到其差分对应算法，例如，将Q-learning扩展到Differential Q-learning，具体扩展方式未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，奖励居中化可以提高 episodic 问题中的样本效率。具体性能数据和对比基线未知，但论文强调在一系列基础算法和环境中都观察到了这种提升。这意味着该方法具有一定的通用性和鲁棒性，可以作为一种有效的强化学习策略应用于各种 episodic 任务中。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种 episodic 强化学习任务，例如游戏AI、机器人控制、推荐系统等。通过提高样本效率，可以减少训练时间和计算资源消耗，加速算法的部署和应用。尤其是在奖励稀疏或延迟的环境中，该方法可能具有更大的优势。未来，该方法可以进一步扩展到更复杂的环境和任务中，例如多智能体强化学习和元学习。

📄 摘要（原文）

Differential temporal difference (TD) methods are value-based reinforcement learning algorithms that have been proposed for infinite-horizon problems. They rely on reward centering, where each reward is centered by the average reward. This keeps the return bounded and removes a value function's state-independent offset. However, reward centering can alter the optimal policy in episodic problems, limiting its applicability. Motivated by recent works that emphasize the role of normalization in streaming deep reinforcement learning, we study reward centering in episodic problems and propose a generalization of differential TD. We prove that this generalization maintains the ordering of policies in the presence of termination, and thus extends differential TD to episodic problems. We show equivalence with a form of linear TD, thereby inheriting theoretical guarantees that have been shown for those algorithms. We then extend several streaming reinforcement learning algorithms to their differential counterparts. Across a range of base algorithms and environments, we empirically validate that reward centering can improve sample efficiency in episodic problems.