Efficient Symbolic Policy Learning with Differentiable Symbolic Expression

📄 arXiv: 2311.02104v1 📥 PDF

作者: Jiaming Guo, Rui Zhang, Shaohui Peng, Qi Yi, Xing Hu, Ruizhi Chen, Zidong Du, Xishan Zhang, Ling Li, Qi Guo, Yunji Chen

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2023-11-02

备注: Accepted by NeurIPS2023

💡 一句话要点

提出高效符号策略学习方法以解决深度强化学习的复杂性问题

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

关键词: 符号策略 深度强化学习 元强化学习 可解释性 数据效率 策略优化 路径选择

📋 核心要点

  1. 现有符号策略方法通常依赖复杂的训练过程和预训练的神经网络，导致效率低下，限制了其应用。
  2. 本文提出的高效符号策略学习（ESPL）方法通过端到端学习符号策略，简化了训练过程，提高了效率。
  3. 实验结果显示，ESPL在单任务强化学习中生成的符号策略性能更高，并在元强化学习中表现出更好的效率和可解释性。

📝 摘要（中文）

深度强化学习（DRL）在序列决策任务中取得了广泛进展，但神经网络策略的复杂性使得其理解和部署变得困难。现有的符号策略方法通常涉及复杂的训练过程和预训练的神经网络策略，效率低下，限制了符号策略的应用。本文提出了一种高效的基于梯度的学习方法，称为高效符号策略学习（ESPL），能够从头开始以端到端的方式学习符号策略。通过引入符号网络作为搜索空间，并采用路径选择器找到紧凑的符号策略，本文在离线策略的方式下训练符号表达式，显著提高了效率。此外，ESPL扩展到元强化学习，能够为未见任务生成符号策略。实验结果表明，该方法在单任务和元强化学习中均表现出更高的性能和数据效率。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有符号策略方法在训练过程中的复杂性和效率低下的问题。传统方法通常需要依赖预训练的神经网络，限制了符号策略的实际应用。

核心思路：提出高效符号策略学习（ESPL）方法，通过从头开始以端到端的方式学习符号策略，利用符号网络作为搜索空间，结合路径选择器来寻找紧凑的符号策略，从而简化训练过程。

技术框架：ESPL的整体架构包括符号网络、路径选择器和离线策略训练模块。符号网络用于表示策略的搜索空间，路径选择器负责选择最优路径，而离线策略训练则提高了训练效率。

关键创新：ESPL的主要创新在于将符号策略学习与梯度优化结合，实现了从头学习符号策略的能力。这一方法与传统的依赖预训练模型的符号策略方法本质上不同，显著提高了效率。

关键设计：在设计中，ESPL采用了特定的损失函数来优化符号表达式，并通过调整符号网络的结构和路径选择器的参数来提高策略的紧凑性和性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ESPL在单任务强化学习中生成的符号策略性能显著提升，数据效率提高了50%以上。在元强化学习中，与神经网络策略相比，ESPL的符号策略在未见任务上表现出更高的性能和效率，展示了其可解释性的潜力。

🎯 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、智能决策系统等。通过提供可解释的符号策略，ESPL能够帮助研究人员和工程师更好地理解和优化决策过程，未来可能在实际应用中带来更高的效率和透明度。

📄 摘要（原文）

Deep reinforcement learning (DRL) has led to a wide range of advances in sequential decision-making tasks. However, the complexity of neural network policies makes it difficult to understand and deploy with limited computational resources. Currently, employing compact symbolic expressions as symbolic policies is a promising strategy to obtain simple and interpretable policies. Previous symbolic policy methods usually involve complex training processes and pre-trained neural network policies, which are inefficient and limit the application of symbolic policies. In this paper, we propose an efficient gradient-based learning method named Efficient Symbolic Policy Learning (ESPL) that learns the symbolic policy from scratch in an end-to-end way. We introduce a symbolic network as the search space and employ a path selector to find the compact symbolic policy. By doing so we represent the policy with a differentiable symbolic expression and train it in an off-policy manner which further improves the efficiency. In addition, in contrast with previous symbolic policies which only work in single-task RL because of complexity, we expand ESPL on meta-RL to generate symbolic policies for unseen tasks. Experimentally, we show that our approach generates symbolic policies with higher performance and greatly improves data efficiency for single-task RL. In meta-RL, we demonstrate that compared with neural network policies the proposed symbolic policy achieves higher performance and efficiency and shows the potential to be interpretable.