Evolving Reservoirs for Meta Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2312.06695v2 📥 PDF

作者: Corentin Léger, Gautier Hamon, Eleni Nisioti, Xavier Hinaut, Clément Moulin-Frier

分类: cs.LG, cs.AI, cs.NE

发布日期: 2023-12-09 (更新: 2024-01-29)

💡 一句话要点

提出进化Reservoir元强化学习方法，提升智能体在复杂环境中的适应性和泛化能力

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 元强化学习 进化算法 循环神经网络 Reservoir计算 机器人控制

📋 核心要点

  1. 传统强化学习在复杂、部分可观测环境中泛化能力不足，难以适应新任务。
  2. 通过进化Reservoir的超参数，使网络结构适应环境特征，加速强化学习过程。
  3. 实验证明，该方法在部分可观测、运动控制和任务泛化方面均有提升。

📝 摘要（中文）

动物通常表现出在生命周期内适应环境的卓越能力，这部分归功于形态和神经结构的进化。这些结构捕获了世代之间共享的环境特征，从而偏向并加速了生命周期内的学习。本文提出了一个计算模型，用于研究能够实现这种过程的机制。我们采用基于元强化学习的计算框架，作为进化和发展之间相互作用的模型。在进化尺度上，我们进化Reservoir，这是一类循环神经网络，与传统网络的区别在于，我们优化的是控制宏观层面网络架构属性的超参数，而不是突触权重。在发展尺度上，我们利用这些进化后的Reservoir，通过强化学习（RL）来促进行为策略的学习。在RL智能体中，Reservoir在将环境状态提供给动作策略之前对其进行编码。我们在几个2D和3D模拟环境中评估了我们的方法。结果表明，Reservoir的进化可以改善各种具有挑战性的任务的学习。我们特别研究了三个假设：使用结合Reservoir和强化学习的架构可以（1）解决具有部分可观测性的任务，（2）生成有助于学习运动任务的振荡动力学，以及（3）促进将学习到的行为推广到进化阶段未知的新任务。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决传统强化学习智能体在复杂且动态的环境中，尤其是存在部分可观测性和需要快速适应新任务时，学习效率低下和泛化能力不足的问题。现有方法通常需要大量的训练数据和计算资源，并且难以适应环境的变化。

核心思路：论文的核心思路是利用进化算法来优化循环神经网络（Reservoir）的结构，使其能够更好地捕捉环境中的关键特征，从而提高强化学习智能体的学习效率和泛化能力。通过进化Reservoir的超参数，而不是直接优化网络权重，可以更有效地探索网络结构空间，找到更适合特定环境的架构。

技术框架：整体框架包含两个主要阶段：进化阶段和发展阶段。在进化阶段，使用进化算法（具体算法未知）优化Reservoir的超参数，目标是使进化后的Reservoir能够更好地编码环境状态。在发展阶段，将进化后的Reservoir集成到强化学习智能体中，作为环境状态的编码器，然后使用强化学习算法（具体算法未知）训练智能体的行为策略。Reservoir接收环境状态作为输入，并将其编码为一种适合强化学习算法使用的表示。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将进化算法与强化学习相结合，通过进化Reservoir的结构来提高强化学习智能体的学习效率和泛化能力。与传统的强化学习方法相比，该方法能够更有效地探索网络结构空间，找到更适合特定环境的架构。此外，通过进化Reservoir的超参数，而不是直接优化网络权重，可以降低计算成本，并提高算法的鲁棒性。

关键设计：论文中关于进化算法和强化学习算法的具体选择、Reservoir的具体结构（如神经元数量、连接方式等）以及超参数的编码方式等关键设计细节未知。损失函数的设计目标是使进化后的Reservoir能够更好地编码环境状态，从而提高强化学习智能体的学习效率和泛化能力。具体损失函数的形式未知。

📊 实验亮点

论文通过在2D和3D模拟环境中进行实验，验证了该方法的有效性。结果表明，进化Reservoir可以提高强化学习智能体在部分可观测环境中的学习效率，生成有助于运动控制的振荡动力学，并促进学习到的行为泛化到新的任务。具体的性能数据和提升幅度未知。

🎯 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。通过进化神经网络结构，智能体能够更好地适应复杂环境，完成各种任务，例如在未知地形中导航、在复杂环境中进行物体抓取等。该方法还可用于开发更具适应性和鲁棒性的智能系统。

📄 摘要（原文）

Animals often demonstrate a remarkable ability to adapt to their environments during their lifetime. They do so partly due to the evolution of morphological and neural structures. These structures capture features of environments shared between generations to bias and speed up lifetime learning. In this work, we propose a computational model for studying a mechanism that can enable such a process. We adopt a computational framework based on meta reinforcement learning as a model of the interplay between evolution and development. At the evolutionary scale, we evolve reservoirs, a family of recurrent neural networks that differ from conventional networks in that one optimizes not the synaptic weights, but hyperparameters controlling macro-level properties of the resulting network architecture. At the developmental scale, we employ these evolved reservoirs to facilitate the learning of a behavioral policy through Reinforcement Learning (RL). Within an RL agent, a reservoir encodes the environment state before providing it to an action policy. We evaluate our approach on several 2D and 3D simulated environments. Our results show that the evolution of reservoirs can improve the learning of diverse challenging tasks. We study in particular three hypotheses: the use of an architecture combining reservoirs and reinforcement learning could enable (1) solving tasks with partial observability, (2) generating oscillatory dynamics that facilitate the learning of locomotion tasks, and (3) facilitating the generalization of learned behaviors to new tasks unknown during the evolution phase.