Contrastive Diffuser: Planning Towards High Return States via Contrastive Learning

📄 arXiv: 2402.02772v3 📥 PDF

作者: Yixiang Shan, Zhengbang Zhu, Ting Long, Qifan Liang, Yi Chang, Weinan Zhang, Liang Yin

分类: cs.LG

发布日期: 2024-02-05 (更新: 2024-06-15)

备注: 18 pages with appendix and references, 10 figures, 4 tables

💡 一句话要点

提出对比扩散器以解决离线强化学习中的低回报轨迹问题

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

关键词: 离线强化学习 对比学习 低回报轨迹 策略优化 智能体学习

📋 核心要点

  1. 离线强化学习的效果受限于高回报轨迹的稀缺，低回报轨迹的比例过高使得策略学习变得困难。
  2. 提出对比扩散器（CDiffuser），通过对比学习机制将低回报轨迹作为负样本，指导智能体避开低回报区域。
  3. 在14个D4RL基准测试中，CDiffuser显著提升了离线强化学习算法的性能，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

离线强化学习的性能对高回报轨迹在离线数据集中的比例非常敏感。然而，在许多模拟环境和现实场景中，低回报轨迹的比例往往较高，这使得学习有效策略变得具有挑战性。本文提出了一种名为对比扩散器（CDiffuser）的方法，充分利用低回报轨迹，提升离线强化学习算法的性能。具体而言，CDiffuser将离线数据集中轨迹的状态分为高回报状态和低回报状态，并将其视为正样本和负样本。通过对比机制，CDiffuser引导智能体朝向高回报状态并远离低回报状态，从而实现更好的学习效果。实验结果表明，该方法在14个常用的D4RL基准测试中表现出色。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决离线强化学习中高回报轨迹稀缺的问题。现有方法在低回报轨迹占主导时，难以有效学习策略，导致性能下降。

核心思路：CDiffuser通过对比学习机制，将低回报轨迹视为负样本，促使智能体学习避开低回报区域，从而提升策略学习的效率和效果。

技术框架：CDiffuser的整体架构包括状态分组、对比机制设计和策略更新三个主要模块。首先，将轨迹状态分为高回报和低回报两类；其次，设计对比损失函数以引导智能体学习；最后，通过更新策略来优化智能体的行为。

关键创新：CDiffuser的创新在于将低回报轨迹有效利用为负样本，形成了一种新的对比学习框架，区别于传统方法仅依赖高回报轨迹进行学习。

关键设计：在设计中，CDiffuser采用了特定的对比损失函数，确保智能体在学习过程中能够有效区分高低回报状态。此外，网络结构的选择和参数设置经过调优，以适应不同的环境和任务需求。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，CDiffuser在14个D4RL基准测试中，相较于传统离线强化学习算法，性能提升显著，尤其在低回报轨迹占比高的环境中，表现出更强的学习能力和策略优化效果。

🎯 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、游戏智能体等需要高效策略学习的场景。通过提升离线强化学习的性能，CDiffuser能够在数据稀缺的情况下，帮助智能体更好地适应复杂环境，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

The performance of offline reinforcement learning (RL) is sensitive to the proportion of high-return trajectories in the offline dataset. However, in many simulation environments and real-world scenarios, there are large ratios of low-return trajectories rather than high-return trajectories, which makes learning an efficient policy challenging. In this paper, we propose a method called Contrastive Diffuser (CDiffuser) to make full use of low-return trajectories and improve the performance of offline RL algorithms. Specifically, CDiffuser groups the states of trajectories in the offline dataset into high-return states and low-return states and treats them as positive and negative samples correspondingly. Then, it designs a contrastive mechanism to pull the trajectory of an agent toward high-return states and push them away from low-return states. Through the contrast mechanism, trajectories with low returns can serve as negative examples for policy learning, guiding the agent to avoid areas associated with low returns and achieve better performance. Experiments on 14 commonly used D4RL benchmarks demonstrate the effectiveness of our proposed method. Our code is publicly available at \url{https://anonymous.4open.science/r/CDiffuser}.