Accelerating Inverse Reinforcement Learning with Expert Bootstrapping

📄 arXiv: 2402.02608v1 📥 PDF

作者: David Wu, Sanjiban Choudhury

分类: cs.LG

发布日期: 2024-02-04

💡 一句话要点

通过专家引导加速逆强化学习

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

关键词: 逆强化学习 专家引导 强化学习 模仿学习 MuJoCo 智能体训练

📋 核心要点

  1. 现有的逆强化学习方法在内循环中使用强化学习，导致学习效率低下，探索成本高。
  2. 本文提出通过将专家示例引入重放缓冲区和Q值引导来加速学习，减少探索需求。
  3. 实验结果表明，所提方法在多个MuJoCo任务上显著提升了学习速度，恢复性能显著提高。

📝 摘要（中文）

现有的逆强化学习方法（如MaxEntIRL和$f$-IRL）在内循环中解决强化学习问题，导致了一个奇怪的反转：更难的强化学习问题被置于相对简单的模仿学习问题的内循环中。本文展示了更好地利用专家示例可以减少内循环中对困难探索的需求，从而加速学习。我们提出了两种简单的方法：将专家过渡放入内循环强化学习算法的重放缓冲区，以直接告知学习者高奖励状态；以及在Q值引导中使用专家动作，以改善目标Q值估计并更准确地描述高价值的专家状态。我们的实验结果显示，在MuJoCo基准任务上，相较于MaxEntIRL基线，HalfCheetah-v2的恢复速度提高了2.13倍，Ant-v2提高了2.6倍，Hopper-v2提高了18倍，Walker2d-v2提高了3.36倍。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有逆强化学习方法在内循环中使用强化学习导致的学习效率低下和探索成本高的问题。现有方法在模仿学习的过程中，强化学习的复杂性反而成为了瓶颈。

核心思路：通过更好地利用专家示例，减少内循环强化学习中的困难探索需求，从而加速学习过程。具体而言，利用专家过渡和动作来引导学习者，帮助其更快地识别高奖励状态。

技术框架：整体流程包括两个主要模块：首先，将专家过渡放入内循环强化学习算法的重放缓冲区；其次，在Q值引导中使用专家动作，以提高目标Q值的估计精度。

关键创新：本研究的创新点在于将专家示例的利用方式引入内循环，直接影响学习者的状态选择，显著减少了探索的复杂性。这一方法与传统的逆强化学习方法形成鲜明对比。

关键设计：在重放缓冲区中，专家过渡的选择和存储策略至关重要；在Q值引导中，专家动作的选择需要确保其能够有效提升目标Q值的准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，所提方法在MuJoCo基准任务上显著优于MaxEntIRL基线，HalfCheetah-v2的恢复速度提高了2.13倍，Ant-v2提高了2.6倍，Hopper-v2提高了18倍，Walker2d-v2提高了3.36倍，展示了显著的性能提升。

🎯 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、游戏智能体等。通过加速逆强化学习的过程，可以更快地实现高效的智能体训练，提升其在复杂环境中的表现，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Existing inverse reinforcement learning methods (e.g. MaxEntIRL, $f$-IRL) search over candidate reward functions and solve a reinforcement learning problem in the inner loop. This creates a rather strange inversion where a harder problem, reinforcement learning, is in the inner loop of a presumably easier problem, imitation learning. In this work, we show that better utilization of expert demonstrations can reduce the need for hard exploration in the inner RL loop, hence accelerating learning. Specifically, we propose two simple recipes: (1) placing expert transitions into the replay buffer of the inner RL algorithm (e.g. Soft-Actor Critic) which directly informs the learner about high reward states instead of forcing the learner to discover them through extensive exploration, and (2) using expert actions in Q value bootstrapping in order to improve the target Q value estimates and more accurately describe high value expert states. Our methods show significant gains over a MaxEntIRL baseline on the benchmark MuJoCo suite of tasks, speeding up recovery to 70\% of deterministic expert performance by 2.13x on HalfCheetah-v2, 2.6x on Ant-v2, 18x on Hopper-v2, and 3.36x on Walker2d-v2.