Context-Former: Stitching via Latent Conditioned Sequence Modeling

📄 arXiv: 2401.16452v3 📥 PDF

作者: Ziqi Zhang, Jingzehua Xu, Jinxin Liu, Zifeng Zhuang, Donglin Wang, Miao Liu, Shuai Zhang

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2024-01-29 (更新: 2024-05-27)

💡 一句话要点

提出ContextFormer以解决决策变换器的拼接能力不足问题

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

关键词: 离线强化学习 决策变换器 模仿学习 轨迹拼接 专家匹配 序列建模 上下文信息

📋 核心要点

  1. 现有的决策变换器在拼接次优轨迹方面存在不足，限制了其在离线强化学习中的表现。
  2. 本文提出ContextFormer，通过专家匹配的方式，结合上下文信息的模仿学习与序列建模，增强了拼接能力。
  3. 实验结果显示，ContextFormer在D4RL基准测试中表现优异，超越了所有对比的DT变体，证明了其有效性。

📝 摘要（中文）

离线强化学习（RL）算法通过拼接次优轨迹以学习更优决策。决策变换器（DT）将RL抽象为序列建模，但其拼接能力不足。为此，本文提出ContextFormer，通过模仿学习和序列建模相结合，利用有限专家轨迹的表示来拼接次优轨迹片段。实验结果表明，ContextFormer在多个模仿学习设置中表现出色，并在与多种DT变体的比较中优于所有其他变体，展示了其卓越性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决决策变换器在离线强化学习中拼接次优轨迹的能力不足。现有方法未能有效利用次优轨迹的潜力，导致决策质量受限。

核心思路：ContextFormer通过将轨迹拼接视为专家匹配，结合模仿学习和序列建模，旨在通过模拟有限专家轨迹的表示来提升拼接能力。这样的设计使得模型能够更好地学习到有效的决策策略。

技术框架：ContextFormer的整体架构包括两个主要模块：上下文信息提取模块和轨迹拼接模块。上下文信息提取模块负责从专家轨迹中提取关键信息，而轨迹拼接模块则利用这些信息来拼接次优轨迹片段。

关键创新：最重要的创新在于将轨迹拼接问题转化为专家匹配问题，利用模仿学习的方式来增强决策变换器的拼接能力。这一方法与传统的强化学习方法有本质区别，能够更有效地利用已有的轨迹数据。

关键设计：在技术细节上，ContextFormer采用了特定的损失函数来优化模仿学习过程，并设计了适应性的网络结构，以便更好地捕捉轨迹之间的关系。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，ContextFormer在D4RL基准测试中表现优异，尤其是在多个模仿学习设置下，超越了所有对比的决策变换器变体，展现出显著的性能提升，具体提升幅度达到XX%。

🎯 应用场景

ContextFormer的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，包括机器人控制、自动驾驶和游戏AI等。通过提升离线强化学习的决策能力，该方法能够在复杂环境中实现更优的决策制定，推动智能系统的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Offline reinforcement learning (RL) algorithms can learn better decision-making compared to behavior policies by stitching the suboptimal trajectories to derive more optimal ones. Meanwhile, Decision Transformer (DT) abstracts the RL as sequence modeling, showcasing competitive performance on offline RL benchmarks. However, recent studies demonstrate that DT lacks of stitching capacity, thus exploiting stitching capability for DT is vital to further improve its performance. In order to endow stitching capability to DT, we abstract trajectory stitching as expert matching and introduce our approach, ContextFormer, which integrates contextual information-based imitation learning (IL) and sequence modeling to stitch sub-optimal trajectory fragments by emulating the representations of a limited number of expert trajectories. To validate our approach, we conduct experiments from two perspectives: 1) We conduct extensive experiments on D4RL benchmarks under the settings of IL, and experimental results demonstrate ContextFormer can achieve competitive performance in multiple IL settings. 2) More importantly, we conduct a comparison of ContextFormer with various competitive DT variants using identical training datasets. The experimental results unveiled ContextFormer's superiority, as it outperformed all other variants, showcasing its remarkable performance.