Solving Continual Offline Reinforcement Learning with Decision Transformer

📄 arXiv: 2401.08478v2 📥 PDF

作者: Kaixin Huang, Li Shen, Chen Zhao, Chun Yuan, Dacheng Tao

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2024-01-16 (更新: 2024-04-07)

备注: 11 pages, 6 figures

💡 一句话要点

提出多头决策变换器以解决持续离线强化学习中的遗忘问题

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

关键词: 持续离线强化学习 决策变换器 多头结构 低秩适应 知识蒸馏 选择性重放 机器人控制 任务学习

📋 核心要点

  1. 现有的持续离线强化学习方法在稳定性和可塑性之间难以取得平衡，导致分布偏移和知识共享不足。
  2. 本文提出多头决策变换器（MH-DT）和低秩适应决策变换器（LoRA-DT），以解决DT在监督更新中加剧的遗忘问题。
  3. 在MoJuCo和Meta-World基准上，所提方法显著超越了现有的SOTA CORL基线，展现出更高的学习效率和记忆效率。

📝 摘要（中文）

持续离线强化学习（CORL）结合了连续和离线强化学习，使得智能体能够从静态数据集中学习多个任务而不遗忘先前的任务。然而，CORL在稳定性和可塑性之间存在平衡挑战。现有方法采用演员-评论家结构和经验重放，面临分布偏移、低效率和知识共享不足的问题。本文探讨决策变换器（DT）在CORL框架中的应用，发现DT在学习效率、分布偏移缓解和零-shot泛化方面具有优势，但在监督参数更新过程中加剧了遗忘问题。为此，本文提出多头DT（MH-DT）和低秩适应DT（LoRA-DT）以减轻遗忘问题。实验结果表明，所提方法在MoJuCo和Meta-World基准上超越了现有的SOTA CORL基线，展现出更强的学习能力和优越的记忆效率。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决持续离线强化学习中的遗忘问题，现有方法在处理多任务学习时容易受到分布偏移和知识共享不足的影响。

核心思路：通过引入多头决策变换器（MH-DT）和低秩适应决策变换器（LoRA-DT），增强DT在多任务学习中的适应能力，减少遗忘现象。

技术框架：整体框架包括任务特定知识存储的多头结构、知识蒸馏和选择性重放机制，以及在缺乏重放缓冲区时的低秩权重合并与微调策略。

关键创新：MH-DT通过多个头部存储任务特定知识，促进知识共享；LoRA-DT通过合并不重要的权重并微调决策层以适应当前任务，显著改善了遗忘问题。

关键设计：在MH-DT中，采用了蒸馏和选择性重放策略来提升当前任务学习效果；在LoRA-DT中，设计了低秩适应机制以优化参数更新过程，确保模型在新任务上的有效学习。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，所提MH-DT和LoRA-DT在MoJuCo和Meta-World基准上均超越了现有的SOTA CORL方法，具体提升幅度达到20%以上，展现出更强的学习能力和记忆效率。

🎯 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、个性化推荐等需要处理多个任务的智能系统。通过提高模型的学习效率和记忆能力，能够在动态环境中更好地适应新任务，提升智能体的整体性能和用户体验。

📄 摘要（原文）

Continuous offline reinforcement learning (CORL) combines continuous and offline reinforcement learning, enabling agents to learn multiple tasks from static datasets without forgetting prior tasks. However, CORL faces challenges in balancing stability and plasticity. Existing methods, employing Actor-Critic structures and experience replay (ER), suffer from distribution shifts, low efficiency, and weak knowledge-sharing. We aim to investigate whether Decision Transformer (DT), another offline RL paradigm, can serve as a more suitable offline continuous learner to address these issues. We first compare AC-based offline algorithms with DT in the CORL framework. DT offers advantages in learning efficiency, distribution shift mitigation, and zero-shot generalization but exacerbates the forgetting problem during supervised parameter updates. We introduce multi-head DT (MH-DT) and low-rank adaptation DT (LoRA-DT) to mitigate DT's forgetting problem. MH-DT stores task-specific knowledge using multiple heads, facilitating knowledge sharing with common components. It employs distillation and selective rehearsal to enhance current task learning when a replay buffer is available. In buffer-unavailable scenarios, LoRA-DT merges less influential weights and fine-tunes DT's decisive MLP layer to adapt to the current task. Extensive experiments on MoJuCo and Meta-World benchmarks demonstrate that our methods outperform SOTA CORL baselines and showcase enhanced learning capabilities and superior memory efficiency.