Harnessing Discrete Representations For Continual Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2312.01203v3 📥 PDF

作者: Edan Meyer, Adam White, Marlos C. Machado

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2023-12-02 (更新: 2024-07-13)

备注: 23 pages, 16 figures, accepted to RLC 2024

💡 一句话要点

利用离散表示提升持续强化学习性能

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

关键词: 强化学习 离散表示 持续学习 世界模型 表示学习

📋 核心要点

  1. 现有强化学习方法依赖连续观测表示，但其在高维复杂环境下的学习效率和泛化能力面临挑战。
  2. 论文提出使用离散表示来编码环境观测，旨在提升强化学习智能体在复杂环境中的学习效率和适应性。
  3. 实验表明，离散表示能提升世界模型学习的准确性，并使智能体在持续强化学习中更快地适应新任务。

📝 摘要（中文）

强化学习（RL）智能体仅根据环境观测做出决策，因此严重依赖于观测的表示。尽管最近的一些突破使用了基于向量的分类观测表示（通常称为离散表示），但很少有工作明确评估这种选择的重要性。本文对在强化学习中使用离散表示观测的优势进行了全面的实证研究。我们在世界模型学习、无模型强化学习以及最终的持续强化学习问题上进行了评估，其优势与问题设置的需求最为吻合。我们发现，与传统的连续表示相比，基于离散表示学习的世界模型能够以更小的容量更准确地模拟世界，并且使用离散表示训练的智能体能够以更少的数据学习更好的策略。在持续强化学习的背景下，这些优势转化为更快的适应能力。此外，我们的分析表明，观察到的性能改进可归因于潜在向量中包含的信息以及离散表示本身的编码。

🔬 方法详解

问题定义：强化学习智能体在复杂环境中学习时，需要从高维连续观测中提取有效信息。传统的连续表示方法可能导致学习效率低下，泛化能力不足，尤其是在持续学习场景中，智能体需要快速适应不断变化的环境。现有方法难以在容量、准确性和适应性之间取得平衡。

核心思路：论文的核心思路是使用离散表示来编码环境观测。通过将连续观测转换为离散的类别向量，可以降低表示的维度，减少冗余信息，并可能更好地捕捉环境的关键特征。这种离散化过程可以简化学习任务，提高学习效率，并增强智能体的泛化能力。

技术框架：整体框架包括三个主要部分：1) 观测编码器，将连续观测转换为离散表示；2) 强化学习算法，利用离散表示进行策略学习；3) 评估模块，在不同的环境和任务上评估智能体的性能。具体流程是，智能体从环境中接收连续观测，通过编码器将其转换为离散表示，然后使用强化学习算法（如Q-learning或策略梯度）学习最优策略，最后在不同的任务上评估智能体的学习效果和适应能力。

关键创新：最重要的技术创新点在于将离散表示引入强化学习，并证明其在世界模型学习和持续强化学习中的优势。与传统的连续表示相比，离散表示能够以更小的容量更准确地模拟世界，并使智能体能够以更少的数据学习更好的策略。这种方法为解决复杂环境下的强化学习问题提供了一种新的思路。

关键设计：论文中可能涉及的关键设计包括：1) 离散编码器的设计，例如使用自编码器或聚类算法将连续观测映射到离散类别；2) 离散表示的维度选择，需要在表示能力和计算复杂度之间进行权衡；3) 强化学习算法的选择和调整，以适应离散表示的特点；4) 损失函数的设计，例如使用交叉熵损失来训练离散编码器，并使用强化学习损失来优化策略。

📊 实验亮点

实验结果表明，基于离散表示的世界模型能够以更小的容量更准确地模拟世界。与使用连续表示的智能体相比，使用离散表示训练的智能体能够以更少的数据学习更好的策略。在持续强化学习任务中，使用离散表示的智能体能够更快地适应新的任务。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人控制、游戏AI、自动驾驶等领域。通过使用离散表示，智能体可以更有效地学习和适应复杂环境，从而提高其在实际应用中的性能和鲁棒性。此外，该方法还有助于降低计算资源的需求，使其更适用于资源受限的设备。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning (RL) agents make decisions using nothing but observations from the environment, and consequently, heavily rely on the representations of those observations. Though some recent breakthroughs have used vector-based categorical representations of observations, often referred to as discrete representations, there is little work explicitly assessing the significance of such a choice. In this work, we provide a thorough empirical investigation of the advantages of representing observations as vectors of categorical values within the context of reinforcement learning. We perform evaluations on world-model learning, model-free RL, and ultimately continual RL problems, where the benefits best align with the needs of the problem setting. We find that, when compared to traditional continuous representations, world models learned over discrete representations accurately model more of the world with less capacity, and that agents trained with discrete representations learn better policies with less data. In the context of continual RL, these benefits translate into faster adapting agents. Additionally, our analysis suggests that the observed performance improvements can be attributed to the information contained within the latent vectors and potentially the encoding of the discrete representation itself.