Do Better Goal Representations Improve Goal-Conditioned Reinforcement Learning?
作者: Syed Nazmus Sakib, Abdul Monaf Chowdhury, Nafiul Haque, Shifat E Arman, Md Mehedi Hasan
分类: cs.LG, cs.AI
发布日期: 2026-09-30
备注: 21 pages, 12 figures, 6 tables
💡 一句话要点
提出改进状态表示以提升目标条件强化学习性能
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 目标条件强化学习 状态表示 导航任务 随机傅里叶编码 离线学习
📋 核心要点
- 现有的目标条件强化学习方法对目标表示的依赖性尚未得到充分验证，尤其是在离线环境中。
- 论文提出通过系统性地破坏目标表示的几何质量，来研究其对下游学习性能的影响。
- 实验结果表明，改进代理当前状态的表示对成功率的提升远超优化目标表示的效果。
📝 摘要（中文）
目标条件强化学习（GCRL）在很大程度上依赖于目标的表示质量。尽管现有方法通过时间距离、占用率或可控性来编码目标，但目标表示的质量对下游性能的影响仍不明确。本文通过在确定性迷宫中构建精确的时间距离目标表示，系统性地破坏其几何质量，同时保持下游学习者不变。研究发现，目标表示质量的显著变化几乎不会影响性能，而对代理当前状态的相同干预则使成功率翻倍，揭示了状态路径是主要瓶颈。基于这一洞察，本文展示了简单的随机傅里叶位置编码在没有地图信息或目标修改的情况下显著提升了最难导航任务的性能。总体而言，研究表明，在基于状态的离线导航中，改善代理当前状态的表示比优化目标表示更为重要。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在探讨目标条件强化学习中目标表示质量对下游性能的影响，现有方法在这一方面的有效性尚不明确。
核心思路：通过构建精确的时间距离目标表示，并系统性地破坏其几何质量，来分析目标表示与代理当前状态的相对重要性。
技术框架：研究采用了离线GCRL框架，主要包括目标表示的构建、几何质量的破坏、以及对代理当前状态的改进。
关键创新：最重要的创新在于揭示了状态路径作为性能瓶颈的本质，强调了当前状态表示的重要性，而非仅仅关注目标表示的优化。
关键设计：采用随机傅里叶位置编码作为关键设计，显著提升了在没有地图信息的情况下的导航性能，具体参数设置和损失函数设计将在代码发布时提供。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，在OGBench导航任务中，目标表示质量的显著变化几乎未对性能产生影响，而对代理当前状态的干预使成功率提升超过两倍。这一发现强调了状态表示在目标条件强化学习中的关键作用。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人导航、自动驾驶和智能代理等。通过优化当前状态的表示，能够显著提升这些系统在复杂环境中的决策能力和成功率，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Goal-conditioned reinforcement learning (GCRL) relies heavily on how target goals are represented to the policy. While recent methods encode goals via temporal distance, occupancy, or controllability, it remains unclear how much downstream performance actually depends on representation quality. We study this in offline GCRL by constructing an exact temporal-distance goal representation in deterministic mazes. We then systematically corrupt its geometric quality while keeping the downstream learner fixed. Across OGBench navigation tasks and two algorithms, large changes in goal-representation quality produce almost no change in performance. However, applying the same interventions to the agent's current state more than doubles success, revealing the state pathway as the true bottleneck. Building on this insight, we show that simple random Fourier positional encodings substantially improve performance on the hardest navigation tasks without map information or objective modifications. Overall, our findings suggest that in state-based offline navigation, improving how the agent's current state is represented matters far more than refining the goal representation. Code will be released soon.