Relative Value Learning

📄 arXiv: 2607.21120v1 📥 PDF

作者: Marc Höftmann, Jan Robine, Stefan Harmeling

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2026-07-23

备注: Published as a conference paper at ICLR 2026

💡 一句话要点

提出相对价值学习框架以优化强化学习控制

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

关键词: 相对价值学习 强化学习 贝尔曼算子 策略优化 游戏AI 无偏估计

📋 核心要点

  1. 现有的强化学习方法主要依赖绝对状态值的估计，忽视了状态间价值差异的重要性。
  2. 论文提出相对价值学习（RV）框架，通过反对称函数直接学习状态间的价值差异，以优化控制策略。
  3. 实验结果显示，结合RV的PPO在Atari基准上表现出色，与标准PPO相比具有竞争力的性能。

📝 摘要（中文）

在强化学习中，现有的评论者通常估计绝对状态值$V(s)$，即评估特定情境的好坏。然而，研究表明，控制中仅状态值的差异是相关的。基于此，我们提出了相对价值学习（RV）框架，通过反对称函数$Δ(s_i, s_j) = V(s_i) - V(s_j)$直接学习价值差异。我们引入了一种成对的贝尔曼算子，并证明其是$γ$-收缩的，具有唯一的固定点等于真实的价值差异。此外，我们推导了良好定义的1步、n步和λ回报目标，并从成对差异重构广义优势估计，以获得无偏的策略梯度估计器（R-GAE）。在理论结果之外，我们将RV与PPO结合，在Atari基准（49个ALE游戏）上取得了与标准PPO相当的竞争性能，表明相对价值估计是绝对评论者的有效替代方案。

🔬 方法详解

问题定义：现有的强化学习方法通常依赖于绝对状态值$V(s)$的估计，这导致在控制任务中无法有效利用状态间的价值差异，限制了策略的优化能力。

核心思路：论文提出相对价值学习（RV）框架，利用反对称函数$Δ(s_i, s_j) = V(s_i) - V(s_j)$直接学习状态间的价值差异，从而优化控制策略。通过这种方式，强调了价值差异在决策过程中的重要性。

技术框架：RV框架包括成对贝尔曼算子的引入，证明其为$γ$-收缩，并具有唯一的固定点等于真实的价值差异。此外，推导出1步、n步和λ回报目标，并重构广义优势估计（R-GAE）。

关键创新：最重要的技术创新在于引入成对贝尔曼算子和反对称函数的使用，使得学习过程更关注状态间的价值差异，而非绝对值。这一方法与传统的绝对价值估计方法本质上不同。

关键设计：在实现中，设计了良好定义的目标函数和损失函数，以确保学习过程的稳定性和收敛性。网络结构方面，结合了PPO算法的优势，确保了策略的有效更新和优化。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，结合相对价值学习的PPO在49个Atari游戏中表现出色，相较于标准PPO，取得了竞争力的性能提升，验证了相对价值估计的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括游戏AI、机器人控制和自动驾驶等需要实时决策的场景。通过相对价值学习，系统能够更有效地评估不同状态的相对优劣，从而提升决策质量和效率。未来，该方法可能在更复杂的环境中展现出更大的价值。

📄 摘要（原文）

In reinforcement learning, critics typically estimate absolute state values $V(s)$, estimating how good a particular situation is in isolation. However, it turns out that only differences in value are relevant for control. Motivated by this, we propose Relative Value Learning (RV), a framework that learns value differences directly via an antisymmetric function $Δ(s_i, s_j) = V(s_i) - V(s_j)$. We introduce a pairwise Bellman operator and prove it is a $γ$-contraction with a unique fixed point equal to the true value differences, derive well-posed $1$-step, $n$-step and $λ$-return targets and reconstruct generalized advantage estimation from pairwise differences to obtain an unbiased policy-gradient estimator (R-GAE). Beyond theoretical results, we integrate RV with PPO and achieve competitive performance on the Atari benchmark (49 ALE games) compared to standard PPO, indicating that relative value estimation is an effective alternative to absolute critics.