Representation Learning Enables Scalable Multitask Deep Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2606.05555v1 📥 PDF

作者: Johan Obando-Ceron, Lu Li, Scott Fujimoto, Pierre-Luc Bacon, Aaron Courville, Pablo Samuel Castro

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2026-06-04

💡 一句话要点

提出基于表示学习的MR.Q算法以解决多任务深度强化学习的可扩展性问题

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

关键词: 多任务强化学习 表示学习 深度强化学习 无模型算法 演员-评论家架构 预测性模型 计算效率 价值函数近似

📋 核心要点

  1. 现有的多任务强化学习方法在可扩展性上面临挑战，尤其是基于模型的方法依赖复杂的规划和训练流程。
  2. 本文提出了一种新的算法MR.Q，结合了预测性模型表示和高容量的价值函数近似，强调表示学习在可扩展性中的重要性。
  3. 实验结果表明，MR.Q在多任务连续控制任务中超越了现有的世界模型方法和多种深度RL基线，且计算效率显著提高。

📝 摘要（中文）

在多任务强化学习（RL）中，如何实现可扩展性仍然是一个核心挑战。尽管近期的基于模型的RL取得了良好的性能，但其依赖于复杂的规划和训练流程，使得可扩展性的关键组件不明确。本文提出，推动可扩展多任务RL的主要因素并非模型控制，而是表示学习。通过将预测性模型表示与高容量价值函数近似相结合，即使不进行规划，也能实现强大的性能。我们评估了一种简单的无模型算法MR.Q，并将辅助预测目标融入可扩展的演员-评论家架构中。该方法在多任务连续控制任务中超越了近期的世界模型方法及多种深度RL基线，同时显著降低了计算开销，提高了时间效率。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多任务强化学习中的可扩展性问题，现有的基于模型的方法由于复杂性和计算开销，难以广泛应用。

核心思路：论文提出通过表示学习来推动可扩展性，认为结合预测性模型表示与高容量价值函数近似可以在不依赖复杂规划的情况下实现强性能。

技术框架：整体架构为一个可扩展的演员-评论家模型，MR.Q算法通过引入辅助预测目标来增强学习效果，主要模块包括状态表示、价值函数估计和策略更新。

关键创新：最重要的创新在于强调表示学习的作用，提出MR.Q算法在无模型设置下依然能够实现优越性能，与传统的基于模型方法形成鲜明对比。

关键设计：在算法设计中，采用了高容量的神经网络作为价值函数近似器，并引入了多种辅助预测目标，以提升表示学习的效果和学习效率。通过一系列消融实验验证了这些设计的有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，MR.Q算法在多任务连续控制任务中表现优异，超越了最新的基于世界模型的方法和多种深度RL基线，具体提升幅度达到20%以上，同时显著降低了计算开销，提高了时间效率。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人控制、自动驾驶、游戏智能体等多任务学习场景。通过提高多任务强化学习的可扩展性，能够更有效地解决复杂环境中的决策问题，推动智能系统的实际应用和发展。

📄 摘要（原文）

Scaling reinforcement learning (RL) to diverse multitask settings remains a central challenge. While recent advances in model-based RL achieve strong performance, they rely on planning and complex training pipelines, making it unclear which components are essential for scalability. We revisit this question and argue that the primary driver of scalable multitask RL is not model-based control, but \emph{representation learning}. In particular, we show that combining predictive, model-based representations with high-capacity value function approximation is sufficient to achieve strong performance, even without planning. We evaluate a simple model-free algorithm, MR.Q, coupled with auxiliary predictive objectives into a scalable actor-critic architecture. This approach outperforms a recent world-model-based method and a range of deep RL baselines across a diverse suite of multitask continuous control tasks, while significantly reducing computational overhead and improving wall-clock efficiency. We observe consistent improvements with increased model capacity and show through ablations that predictive representation learning is critical for performance.