On Sample-Efficient Offline Reinforcement Learning: Data Diversity, Posterior Sampling, and Beyond
作者: Thanh Nguyen-Tang, Raman Arora
分类: cs.LG, cs.AI, stat.ML
发布日期: 2024-01-06 (更新: 2024-02-06)
备注: NeurIPS'23; Arxiv is the authors' preferred version; v2: add a missing related work
💡 一句话要点
提出数据多样性概念以提升离线强化学习的样本效率
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 离线强化学习 样本效率 数据多样性 后验采样 算法统一 决策制定 频率性质
📋 核心要点
- 现有的离线强化学习方法在样本复杂度上存在不足，尤其是正则化优化算法的样本效率较低。
- 本文提出了一种新的数据多样性概念，统一了不同的离线RL算法，并展示了它们在样本效率上的可比性。
- 实验结果表明，基于后验采样的算法在样本效率上具有竞争力，且恢复了最新的亚最优性界限。
📝 摘要（中文）
本文旨在理解如何从历史数据集中实现样本高效的学习，聚焦于离线强化学习（RL）这一问题。我们提出了一种数据多样性的概念，涵盖了离线RL中先前的覆盖度量，并利用这一概念统一了基于版本空间、正则化优化和后验采样的三类离线RL算法。研究表明，在标准假设下，这三类算法在样本效率上具有可比性，恢复了有限和线性模型类的最新亚最优性界限。我们提出的无模型后验采样算法具有新颖性，其亚最优性界限为频率性质（即最坏情况）。
🔬 方法详解
问题定义：本文解决的是如何在离线强化学习中实现样本高效学习的问题。现有方法在样本复杂度上存在挑战，尤其是正则化优化算法的表现不佳。
核心思路：我们提出了一种新的数据多样性概念，旨在统一不同的离线RL算法，并通过这一概念来提升样本效率。
技术框架：整体架构包括三个主要模块：数据多样性度量、算法统一框架和样本效率评估。通过对版本空间、正则化优化和后验采样算法的比较，验证其样本效率。
关键创新：最重要的创新在于提出了数据多样性这一新概念，并利用它统一了三类不同的离线RL算法，挑战了先前对正则化优化算法样本复杂度的看法。
关键设计：在算法设计中，采用了标准假设下的损失函数和优化策略，确保了算法在样本效率上的可比性，同时提出的后验采样算法具有频率性质的亚最优性界限。
📊 实验亮点
实验结果显示，基于版本空间、正则化优化和后验采样的算法在样本效率上具有可比性，恢复了最新的亚最优性界限。特别是，后验采样算法在样本效率上表现出色，挑战了传统观念，展现了其在离线RL中的潜力。
🎯 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、智能推荐系统等，能够在有限的历史数据下实现高效的决策制定。未来，随着数据多样性概念的深入应用，离线强化学习的实际价值将进一步提升，推动相关领域的技术进步。
📄 摘要（原文）
We seek to understand what facilitates sample-efficient learning from historical datasets for sequential decision-making, a problem that is popularly known as offline reinforcement learning (RL). Further, we are interested in algorithms that enjoy sample efficiency while leveraging (value) function approximation. In this paper, we address these fundamental questions by (i) proposing a notion of data diversity that subsumes the previous notions of coverage measures in offline RL and (ii) using this notion to {unify} three distinct classes of offline RL algorithms based on version spaces (VS), regularized optimization (RO), and posterior sampling (PS). We establish that VS-based, RO-based, and PS-based algorithms, under standard assumptions, achieve \emph{comparable} sample efficiency, which recovers the state-of-the-art sub-optimality bounds for finite and linear model classes with the standard assumptions. This result is surprising, given that the prior work suggested an unfavorable sample complexity of the RO-based algorithm compared to the VS-based algorithm, whereas posterior sampling is rarely considered in offline RL due to its explorative nature. Notably, our proposed model-free PS-based algorithm for offline RL is {novel}, with sub-optimality bounds that are {frequentist} (i.e., worst-case) in nature.