Mastering Atari 2600 Games with Discovered Options
作者: Erik M. Lintunen, Marlos C. Machado
分类: cs.LG
发布日期: 2026-10-02
💡 一句话要点
提出Wayfarer以解决大规模强化学习中的选项发现问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 选项发现 深度强化学习 拉普拉斯表示 Atari 2600 策略学习 探索效率 泛化能力
📋 核心要点
- 现有的选项发现方法在大规模、高维度领域中效果有限，通常依赖于简单的环境或手工设计的表示。
- Wayfarer通过拉普拉斯表示学习从高维观察中自动发现选项，进而用于控制任务，具有领域无关性。
- Wayfarer在Atari 2600游戏中表现出色，尤其在需要长时间探索的游戏中，学习速度显著提升。
📝 摘要（中文）
时间抽象，通常以选项的形式存在，被认为是加速信用分配、促进探索和实现强化学习中的泛化的重要机制。然而，开发有效的通用选项发现方法在大规模、高维度领域仍然是一个基本挑战。现有方法往往局限于简单领域，依赖手工或准符号表示，或在没有选项的学习中几乎没有改进。本文提出了Wayfarer，这是一种通用的、领域无关的在线深度强化学习代理，通过从高维观察中进行拉普拉斯表示学习来发现选项，并利用这些选项进行控制。实验表明，所得到的选项同时改善了探索，加速了信用分配，并有效地推广到未见的环境，从而显著加快了复杂策略的学习速度。Wayfarer在最具挑战性的Atari 2600游戏中实现了单流代理的最先进性能，尤其在需要长时间探索和战略行为的游戏中，如Montezuma's Revenge和Private Eye，取得了最大的提升。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决在大规模、高维度强化学习环境中有效发现选项的问题。现有方法往往局限于简单环境，缺乏通用性和有效性。
核心思路：论文提出的Wayfarer通过拉普拉斯表示学习技术，从高维观察中自动发现选项。这种方法能够在不依赖手工设计的情况下，提升探索效率和信用分配速度。
技术框架：Wayfarer的整体架构包括观察输入模块、拉普拉斯表示学习模块和选项控制模块。首先，系统接收高维观察数据，然后通过拉普拉斯学习提取潜在选项，最后利用这些选项进行策略控制。
关键创新：Wayfarer最大的创新在于其通用的选项发现机制，能够在复杂环境中有效学习选项，与传统方法相比，显著提高了学习效率和泛化能力。
关键设计：在设计上，Wayfarer采用了深度神经网络结构来进行拉普拉斯表示学习，并设置了适当的损失函数以优化选项的发现过程。具体的参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
Wayfarer在Atari 2600游戏中实现了单流代理的最先进性能，特别是在需要长时间探索的游戏中，如Montezuma's Revenge和Private Eye，学习速度显著提升，性能提升幅度超过了现有基线方法。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括游戏智能体、机器人控制和复杂决策系统等。通过有效的选项发现机制，Wayfarer可以在多种高维度环境中实现更快速的学习和适应，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Temporal abstractions, often instantiated as options, have long been regarded as a mechanism for accelerating credit assignment, facilitating exploration, and enabling generalisation in reinforcement learning (RL). However, developing general option discovery methods that are effective in large-scale, high-dimensional domains remains a fundamental challenge. Existing option discovery methods are either confined to relatively simple domains, depend on handcrafted or quasi-symbolic representations, or offer little improvement over learning without options. We present Wayfarer, a general, domain-agnostic, online deep RL agent that discovers options through Laplacian representation learning from high-dimensional observations and leverages them for control. We show that the resulting options simultaneously improve exploration, accelerate credit assignment, and generalise effectively to unseen settings, enabling substantially faster learning of complex policies. Wayfarer achieves state-of-the-art performance among single-stream agents on the most challenging Atari 2600 games, with the largest gains in games that require long-horizon exploration and strategic behaviour, such as Montezuma's Revenge and Private Eye.