Multi-Task Reinforcement Learning with Mixture of Orthogonal Experts

📄 arXiv: 2311.11385v2 📥 PDF

作者: Ahmed Hendawy, Jan Peters, Carlo D'Eramo

分类: cs.LG

发布日期: 2023-11-19 (更新: 2024-05-05)

备注: Accepted at the Twelfth International Conference on Learning Representations (ICLR 2024)

💡 一句话要点

提出混合正交专家模型以解决多任务强化学习问题

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

关键词: 多任务强化学习 正交表示 表示学习 Gram-Schmidt过程 智能体泛化能力 机器人控制 游戏智能体

📋 核心要点

  1. 现有多任务强化学习方法在学习共享表示时面临多样性不足的问题，难以有效捕捉任务间的共性与差异。
  2. 本文提出的MOORE方法通过正交表示促进多样性，利用Gram-Schmidt过程构建共享表示子空间，以生成任务相关的表示。
  3. 在MiniGrid和MetaWorld基准测试中，MOORE的表现超越了现有基线，尤其在MetaWorld上取得了新的最佳结果。

📝 摘要（中文）

多任务强化学习（MTRL）旨在赋予智能体在多种问题上泛化的技能。共享表示在捕捉任务的独特性和共性方面发挥着重要作用。然而，学习多样化的共享表示仍然是一个开放的挑战。本文提出了一种新颖的方法——混合正交专家（MOORE），通过正交表示来促进多样性，利用Gram-Schmidt过程构建共享表示子空间。当提供任务特定信息时，MOORE能够从该共享子空间生成相关表示。我们在MiniGrid和MetaWorld两个MTRL基准上评估了该方法的有效性，结果显示MOORE超越了相关基线，并在MetaWorld上建立了新的最先进结果。

🔬 方法详解

问题定义：本文解决的是多任务强化学习中共享表示学习的挑战，现有方法往往无法有效捕捉任务间的多样性和共性，导致泛化能力不足。

核心思路：MOORE方法通过引入正交表示来促进表示的多样性，利用Gram-Schmidt过程构建一个共享的表示子空间，从而在任务特定信息的基础上生成相关的表示。

技术框架：该方法的整体架构包括两个主要模块：首先是通过正交化过程生成共享表示子空间，其次是根据任务特定信息从该子空间中提取相关表示。

关键创新：MOORE的核心创新在于使用正交表示来增强表示的多样性，这与传统方法依赖于单一共享表示的方式有本质区别。

关键设计：在设计中，Gram-Schmidt过程被用来确保生成的表示是正交的，从而避免了表示间的冗余。此外，损失函数的设计也考虑了任务间的相似性与差异性，以优化表示学习的效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，MOORE在MiniGrid和MetaWorld基准上表现优异，尤其是在MetaWorld上取得了新的最先进结果，超越了所有相关基线，显示出显著的性能提升，具体提升幅度未知。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人控制、游戏智能体以及任何需要在多任务环境中进行决策的智能系统。通过提升智能体的泛化能力，MOORE方法能够在复杂的现实世界任务中表现出更好的适应性和效率，未来可能对智能体的自主学习和适应性决策产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Multi-Task Reinforcement Learning (MTRL) tackles the long-standing problem of endowing agents with skills that generalize across a variety of problems. To this end, sharing representations plays a fundamental role in capturing both unique and common characteristics of the tasks. Tasks may exhibit similarities in terms of skills, objects, or physical properties while leveraging their representations eases the achievement of a universal policy. Nevertheless, the pursuit of learning a shared set of diverse representations is still an open challenge. In this paper, we introduce a novel approach for representation learning in MTRL that encapsulates common structures among the tasks using orthogonal representations to promote diversity. Our method, named Mixture Of Orthogonal Experts (MOORE), leverages a Gram-Schmidt process to shape a shared subspace of representations generated by a mixture of experts. When task-specific information is provided, MOORE generates relevant representations from this shared subspace. We assess the effectiveness of our approach on two MTRL benchmarks, namely MiniGrid and MetaWorld, showing that MOORE surpasses related baselines and establishes a new state-of-the-art result on MetaWorld.