The Distributional Reward Critic Framework for Reinforcement Learning Under Perturbed Rewards
作者: Xi Chen, Zhihui Zhu, Andrew Perrault
分类: cs.LG
发布日期: 2024-01-11 (更新: 2025-03-10)
备注: published in AAAI 2025
💡 一句话要点
提出分布式奖励评论框架以解决奖励扰动问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 强化学习 奖励扰动 分布式学习 智能代理 动态环境
📋 核心要点
- 现有强化学习方法在处理扰动奖励时存在强假设，限制了其适用性和灵活性。
- 本文提出的分布式奖励评论框架能够在训练过程中估计奖励分布和扰动，适用于多种强化学习算法。
- 在44个测试环境中，本文方法的回报表现优于现有基线，显示出在奖励扰动环境中的有效性。
📝 摘要（中文）
奖励信号在强化学习中定义了代理的期望行为。然而，来自现实环境的奖励可能因对手、传感器错误或主观人类反馈而受到扰动、损坏或噪声影响。因此，构建能够在此类奖励下学习的代理至关重要。现有方法通常假设扰动是已知的、干净的奖励是可获取的，或者扰动保持最优策略。本文研究了一类新的、更加一般的未知扰动，并提出了一种分布式奖励评论框架，用于在训练过程中估计奖励分布和扰动。我们的方法与任何强化学习算法兼容，尽管其一般性增强，但在多种环境中显示出与现有方法相当或更好的奖励表现。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决在奖励受到扰动的情况下，强化学习代理如何有效学习的问题。现有方法通常假设扰动是已知的或干净的奖励可用，这限制了其在真实环境中的应用。
核心思路：提出一种分布式奖励评论框架，通过估计奖励的分布和扰动，增强代理在不确定环境中的学习能力。这种设计允许代理在面对未知扰动时仍能有效学习。
技术框架：该框架包括两个主要模块：一是奖励分布的估计，二是扰动的识别与调整。通过这两个模块，代理可以在训练过程中动态适应环境中的奖励变化。
关键创新：最重要的创新在于提出了一种新的奖励估计方法，能够处理未知的扰动类型，与现有方法相比，显著提高了在复杂环境中的学习能力。
关键设计：在参数设置上，采用了自适应学习率和多层神经网络结构，以提高模型的表达能力和收敛速度。同时，损失函数设计为考虑奖励分布的多样性，以增强模型的鲁棒性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在44个测试环境中，本文提出的方法在回报表现上赢得或平局于最高回报的比例达到44/48，而最佳基线仅为11/48，显示出在奖励扰动环境中的显著优势和有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人控制、游戏AI和人机交互等场景，尤其是在面对不确定和动态变化的环境时。通过提升代理在扰动奖励下的学习能力，能够显著提高系统的智能水平和适应性，未来可能对自动化和智能决策系统产生深远影响。
📄 摘要（原文）
The reward signal plays a central role in defining the desired behaviors of agents in reinforcement learning (RL). Rewards collected from realistic environments could be perturbed, corrupted, or noisy due to an adversary, sensor error, or because they come from subjective human feedback. Thus, it is important to construct agents that can learn under such rewards. Existing methodologies for this problem make strong assumptions, including that the perturbation is known in advance, clean rewards are accessible, or that the perturbation preserves the optimal policy. We study a new, more general, class of unknown perturbations, and introduce a distributional reward critic framework for estimating reward distributions and perturbations during training. Our proposed methods are compatible with any RL algorithm. Despite their increased generality, we show that they achieve comparable or better rewards than existing methods in a variety of environments, including those with clean rewards. Under the challenging and generalized perturbations we study, we win/tie the highest return in 44/48 tested settings (compared to 11/48 for the best baseline). Our results broaden and deepen our ability to perform RL in reward-perturbed environments.