DreamSmooth: Improving Model-based Reinforcement Learning via Reward Smoothing

📄 arXiv: 2311.01450v2 📥 PDF

作者: Vint Lee, Pieter Abbeel, Youngwoon Lee

分类: cs.LG, cs.AI, cs.RO

发布日期: 2023-11-02 (更新: 2024-02-18)

备注: For code and website, see https://vint-1.github.io/dreamsmooth/

💡 一句话要点

提出DreamSmooth以解决稀疏奖励预测瓶颈问题

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

关键词: 基于模型的强化学习 奖励平滑 稀疏奖励 样本效率 策略优化 深度学习 机器人控制

📋 核心要点

  1. 现有的基于模型的强化学习方法在稀疏奖励预测上存在显著瓶颈，影响了学习效率和效果。
  2. 本文提出的DreamSmooth方法通过学习时间平滑的奖励，帮助模型更好地处理稀疏奖励问题。
  3. 实验结果表明，DreamSmooth在长时间稀疏奖励任务上表现优异，样本效率和最终性能均有显著提升。

📝 摘要（中文）

基于模型的强化学习（MBRL）因其高效学习复杂行为而备受关注，但奖励预测常成为瓶颈，尤其在稀疏奖励情况下。为此，本文提出了一种简单有效的奖励平滑方法DreamSmooth，该方法学习预测时间平滑的奖励，而非精确的即时奖励。实验证明，DreamSmooth在长时间稀疏奖励任务中在样本效率和最终性能上均达到了最先进的水平，同时在Deepmind Control Suite和Atari基准测试中保持了良好表现。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决基于模型的强化学习中，稀疏奖励预测的困难，现有方法在处理此类奖励时常常表现不佳，导致学习效率低下。

核心思路：DreamSmooth的核心思路是通过学习预测时间平滑的奖励，而非直接预测即时奖励，这种方法借鉴了人类在面对不确定奖励时的学习方式。

技术框架：该方法的整体架构包括奖励预测模块和策略优化模块。奖励预测模块负责生成平滑的奖励信号，而策略优化模块则基于这些平滑奖励进行策略更新。

关键创新：最重要的技术创新在于引入了奖励平滑机制，使得模型在面对稀疏奖励时能够更稳定地进行学习，这与传统方法直接预测即时奖励的方式有本质区别。

关键设计：在关键设计上，本文采用了特定的损失函数来优化平滑奖励的预测，同时在网络结构上进行了调整，以适应时间序列数据的处理需求。具体参数设置和网络架构细节在实验部分有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，DreamSmooth在长时间稀疏奖励任务上达到了最先进的性能，样本效率显著提高，最终性能在Deepmind Control Suite和Atari基准测试中均未下降，展示了其在实际应用中的强大潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人控制、游戏智能体训练和自动驾驶等需要处理稀疏奖励的任务。通过提高模型的学习效率，DreamSmooth能够加速这些领域的技术进步，提升智能体的决策能力和适应性。

📄 摘要（原文）

Model-based reinforcement learning (MBRL) has gained much attention for its ability to learn complex behaviors in a sample-efficient way: planning actions by generating imaginary trajectories with predicted rewards. Despite its success, we found that surprisingly, reward prediction is often a bottleneck of MBRL, especially for sparse rewards that are challenging (or even ambiguous) to predict. Motivated by the intuition that humans can learn from rough reward estimates, we propose a simple yet effective reward smoothing approach, DreamSmooth, which learns to predict a temporally-smoothed reward, instead of the exact reward at the given timestep. We empirically show that DreamSmooth achieves state-of-the-art performance on long-horizon sparse-reward tasks both in sample efficiency and final performance without losing performance on common benchmarks, such as Deepmind Control Suite and Atari benchmarks.