Compositional Transduction with Latent Analogies for Offline Goal-Conditioned Reinforcement Learning
作者: Junseok Kim, Dohyeong Kim, Mineui Hong, Songhwai Oh
分类: cs.LG
发布日期: 2026-05-20
备注: ICML 2026
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出基于潜在类比转换的组合泛化方法，解决离线目标条件强化学习问题
🎯 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: 离线强化学习 目标条件强化学习 组合泛化 类比转换 机器人操作
📋 核心要点
- 现有离线目标条件强化学习方法依赖轨迹拼接，难以在不同上下文中组合行为，限制了泛化能力。
- 论文提出类比转换方法，通过组合任务内生类比和上下文信息生成新规划，提升组合泛化能力。
- 实验表明，该方法在操作环境中显著优于现有方法，验证了类比转换在离线GCRL中的有效性。
📝 摘要（中文）
本文针对离线目标条件强化学习(GCRL)中的组合泛化问题，提出了一种新的方法。该方法通过组合任务内生的类比和给定的上下文来合成新的规划，从而克服了现有方法中基于时间连续片段的轨迹拼接的局限性。论文形式化了类比转换的概念，并设计了一种专门用于此的类比表示，该表示能够捕捉最优任务执行下的变化，保持对上下文变化的鲁棒性，并足以实现最优目标达成。此外，论文还提出了一种新的离线GCRL方法，该方法能够将类比转换扩展到未见过的类比-上下文组合。在OGBench操作环境上的实验结果表明，该方法显著优于不执行类比转换的现有方法。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决离线目标条件强化学习（Offline Goal-Conditioned Reinforcement Learning, GCRL）中的组合泛化问题。现有的GCRL方法，特别是那些基于轨迹拼接的方法，通常依赖于时间上连续的片段进行组合，这限制了它们在不同上下文之间组合行为的能力。例如，在机器人操作任务中，如果训练数据只包含在特定场景下完成任务的轨迹，那么当场景发生变化时，这些方法可能无法泛化到新的场景。
核心思路：论文的核心思路是将类比转换（Analogy Transduction）引入到离线GCRL中。类比转换是指通过已知的类比关系，将一个情境下的知识迁移到另一个情境。具体来说，论文将任务执行过程中的变化（例如，物体的位置变化）视为一种类比关系，并利用这种关系在不同的上下文中合成新的规划。这种方法的核心在于解耦了任务执行的内在逻辑（类比关系）和外部环境的上下文信息，从而提高了泛化能力。
技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 类比表示学习模块：学习一种能够捕捉任务执行过程中关键变化的类比表示，该表示应该对上下文变化保持不变。2) 类比转换模块：利用学习到的类比表示，结合给定的上下文信息，生成新的规划。3) 策略学习模块：利用离线数据集和生成的新规划，学习一个通用的目标条件策略。整个流程可以概括为：首先，从离线数据中学习类比表示；然后，利用类比表示和新的上下文信息生成新的轨迹；最后，使用这些轨迹训练一个策略。
关键创新：论文最重要的技术创新点在于提出了基于任务内生类比的组合泛化方法。与现有方法相比，该方法不再依赖于时间连续的轨迹片段，而是通过学习任务执行过程中的内在逻辑（类比关系）来实现组合泛化。这种方法能够更好地应对上下文变化，并能够生成未见过的类比-上下文组合。此外，论文还设计了一种专门用于类比转换的类比表示，该表示能够捕捉最优任务执行下的变化，并对上下文变化保持鲁棒性。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 类比表示的设计：类比表示需要能够捕捉任务执行过程中的关键变化，并对上下文变化保持不变。具体实现方式未知。2) 类比转换模块的设计：该模块需要能够利用学习到的类比表示和给定的上下文信息，生成新的规划。具体实现方式未知。3) 损失函数的设计：损失函数需要能够鼓励学习到的类比表示捕捉任务执行过程中的关键变化，并鼓励生成的规划能够成功地达到目标。具体实现方式未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文在OGBench操作环境上进行了实验，结果表明，该方法显著优于不执行类比转换的现有方法。具体的性能数据和提升幅度未知，但摘要中明确指出是“substantially outperforming prior methods”。这表明类比转换在离线GCRL中具有重要的作用，并且该论文提出的方法是有效的。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人操作、自动驾驶、游戏AI等领域。例如，在机器人操作中，可以利用该方法使机器人能够适应不同的环境和物体，完成复杂的任务。在自动驾驶中，可以利用该方法使自动驾驶系统能够应对各种交通场景和突发情况。该研究有望提高人工智能系统的泛化能力和鲁棒性，使其能够更好地适应真实世界的复杂环境。
📄 摘要（原文）
Compositional generalization is essential for reaching unseen goals under novel contextual variations in offline goal-conditioned reinforcement learning (GCRL), where a generalist goal-reaching agent must be learned from limited data. Most prior approaches pursue this via trajectory stitching over temporally contiguous segments, which limits composing behaviors across varying contexts. To overcome this limitation, we formalize analogy transduction as synthesizing new plans by composing task-endogenous analogies with given contexts and propose a novel analogy representation tailored for it. Grounded in our theory, this analogy representation captures what changes under optimal task execution, remains invariant to contextual variations, and is sufficient for optimal goal reaching. We further contend that generalization to unseen analogy-context pairs is a practical obstacle in analogy transduction, and introduce a new approach for offline GCRL that enables analogy transduction beyond seen pairs to unseen combinations. We empirically demonstrate the effectiveness of our approach on OGBench manipulation environments, substantially outperforming prior methods that do not perform analogy transduction. Project page: https://rllab-snu.github.io/projects/CTA/