On Task-Relevant Loss Functions in Meta-Reinforcement Learning and Online LQR

📄 arXiv: 2312.05465v1 📥 PDF

作者: Jaeuk Shin, Giho Kim, Howon Lee, Joonho Han, Insoon Yang

分类: cs.LG, eess.SY

发布日期: 2023-12-09

💡 一句话要点

提出一种基于任务相关损失的元强化学习算法，提升样本效率。

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

关键词: 元强化学习 模型学习 价值估计 样本效率 机器人控制

📋 核心要点

  1. 现有元强化学习算法在数据利用率方面存在挑战，限制了其在实际场景中的应用。
  2. 该论文提出一种新的损失函数，耦合模型差异和价值估计，从而更有效地学习策略和任务推断模块。
  3. 实验结果表明，该方法在高维机器人控制和在线LQR问题中，能够以更少的样本量提取解决任务的关键信息。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种样本高效的元强化学习（meta-RL）算法，该算法以任务导向的方式学习系统或环境的模型。与标准的基于模型的元强化学习方法不同，我们的方法利用价值信息来快速捕获环境中的决策关键部分。我们方法的核心组成部分是用于学习任务推断模块和系统模型的损失函数，该函数系统地耦合了模型差异和价值估计，从而与现有的元强化学习算法相比，能够以显著更少的数据量促进策略和任务推断模块的学习。该思想也被扩展到非元强化学习设置，即在线线性二次调节器（LQR）问题，我们的方法可以简化以揭示策略的本质。所提出的方法在高维机器人控制和在线LQR问题中进行了评估，经验证了其在以样本高效的方式从观察中提取解决任务必不可少的信息方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：元强化学习旨在快速适应新任务，但现有方法通常需要大量样本。尤其是在高维机器人控制等复杂环境中，样本效率低是一个主要瓶颈。现有的基于模型的元强化学习方法，通常没有充分利用价值信息，导致学习效率不高。

核心思路：该论文的核心思路是设计一个任务相关的损失函数，该函数能够将模型学习和价值估计紧密结合。通过最小化这个损失函数，模型能够更快地关注对决策至关重要的环境部分，从而提高样本效率。这种方法的核心在于利用价值信息来指导模型学习，使其能够快速适应新任务。

技术框架：该方法包含两个主要模块：任务推断模块和系统模型。任务推断模块负责根据少量样本推断当前任务的参数。系统模型负责预测环境的动态变化。这两个模块通过一个精心设计的损失函数进行耦合，该损失函数同时考虑了模型预测的准确性和价值估计的准确性。整个框架通过元学习的方式进行训练，使其能够快速适应新的任务分布。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个任务相关的损失函数，该函数能够系统地耦合模型差异和价值估计。与传统的基于模型的元强化学习方法相比，该方法能够更有效地利用价值信息来指导模型学习，从而显著提高样本效率。这种损失函数的设计是该方法的核心，也是其优于现有方法的关键所在。

关键设计：损失函数的设计是关键。具体而言，损失函数包含两部分：一部分衡量模型预测的准确性，另一部分衡量价值估计的准确性。这两部分通过一个权重系数进行平衡。此外，任务推断模块和系统模型通常采用神经网络进行建模，其结构和参数需要根据具体任务进行调整。在线LQR问题中，该方法可以简化，损失函数主要关注当前状态的价值估计误差。

📊 实验亮点

该论文在多个高维机器人控制任务和在线LQR问题上进行了实验验证。实验结果表明，所提出的方法能够显著提高样本效率，在相同样本量下，能够取得更好的性能。具体而言，与现有的元强化学习算法相比，该方法能够以更少的样本量达到相同的性能水平，从而验证了其在提取解决任务必不可少的信息方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人控制、自动驾驶、智能制造等领域。通过提高元强化学习的样本效率，可以降低训练成本，加速算法在实际场景中的部署。例如，可以利用该方法训练机器人快速适应新的操作任务，或者训练自动驾驶系统快速适应新的交通环境。

📄 摘要（原文）

Designing a competent meta-reinforcement learning (meta-RL) algorithm in terms of data usage remains a central challenge to be tackled for its successful real-world applications. In this paper, we propose a sample-efficient meta-RL algorithm that learns a model of the system or environment at hand in a task-directed manner. As opposed to the standard model-based approaches to meta-RL, our method exploits the value information in order to rapidly capture the decision-critical part of the environment. The key component of our method is the loss function for learning the task inference module and the system model that systematically couples the model discrepancy and the value estimate, thereby facilitating the learning of the policy and the task inference module with a significantly smaller amount of data compared to the existing meta-RL algorithms. The idea is also extended to a non-meta-RL setting, namely an online linear quadratic regulator (LQR) problem, where our method can be simplified to reveal the essence of the strategy. The proposed method is evaluated in high-dimensional robotic control and online LQR problems, empirically verifying its effectiveness in extracting information indispensable for solving the tasks from observations in a sample efficient manner.