C-GAIL: Stabilizing Generative Adversarial Imitation Learning with Control Theory

📄 arXiv: 2402.16349v2 📥 PDF

作者: Tianjiao Luo, Tim Pearce, Huayu Chen, Jianfei Chen, Jun Zhu

分类: cs.LG, eess.SY

发布日期: 2024-02-26 (更新: 2024-10-29)

期刊: NeurIPS 2024

💡 一句话要点

提出C-GAIL以解决GAIL训练不稳定问题

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

关键词: 生成对抗网络 模仿学习 控制理论 强化学习 策略优化 训练稳定性

📋 核心要点

  1. GAIL的主要挑战在于训练不稳定性，导致样本效率低和最终策略性能差。
  2. 本文提出了一种基于控制理论的分析方法，设计了新型控制器以提高GAIL的收敛性和稳定性。
  3. 实验结果表明，C-GAIL在MuJoCo任务中显著加快了收敛速度，并减少了训练过程中的振荡。

📝 摘要（中文）

生成对抗模仿学习（GAIL）训练生成策略以模仿示范者，但其训练不稳定性是一个主要缺陷，继承了GAN的复杂训练动态以及强化学习引入的分布偏移。本文通过控制理论对GAIL进行分析，提出了一种新型控制器，不仅推动GAIL达到期望的平衡状态，还在'一步'设置中实现渐近稳定。基于此，我们提出了实用算法'Controlled-GAIL'（C-GAIL），在MuJoCo任务中，C-GAIL能够加快收敛速度，减少振荡范围，并更紧密地匹配专家分布。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决生成对抗模仿学习（GAIL）在训练过程中面临的稳定性问题。现有方法由于继承了GAN的复杂动态和强化学习引入的分布偏移，导致训练过程中的振荡现象，影响样本效率和最终策略性能。

核心思路：论文通过控制理论对GAIL进行深入分析，提出了一种新型控制器，旨在推动GAIL达到期望的平衡状态，并在'一步'设置中实现渐近稳定。这样的设计可以有效缓解训练过程中的不稳定性。

技术框架：整体架构包括对GAIL的控制理论分析、控制器的设计以及与现有GAIL算法的结合。主要模块包括控制器的实现、与生成策略的交互以及训练过程中的反馈机制。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了控制器的设计，使得GAIL能够在训练过程中保持稳定性，并有效减少振荡。这一创新与传统GAIL方法的本质区别在于引入了控制理论的视角。

关键设计：在参数设置上，控制器的增益和反馈机制经过精心设计，以确保系统的稳定性。此外，损失函数的设计也考虑了控制理论的原则，以优化训练过程中的收敛性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，C-GAIL在MuJoCo任务中相比于传统GAIL和GAIL-DAC，收敛速度提高了显著幅度，振荡范围减少，且更好地匹配了专家的分布。这表明C-GAIL在样本效率和策略性能上均有显著提升。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人控制、自动驾驶和人机交互等，能够在需要模仿学习的场景中提高策略的稳定性和效率。未来，C-GAIL可能在复杂环境下的决策制定中发挥重要作用，推动智能系统的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Generative Adversarial Imitation Learning (GAIL) trains a generative policy to mimic a demonstrator. It uses on-policy Reinforcement Learning (RL) to optimize a reward signal derived from a GAN-like discriminator. A major drawback of GAIL is its training instability - it inherits the complex training dynamics of GANs, and the distribution shift introduced by RL. This can cause oscillations during training, harming its sample efficiency and final policy performance. Recent work has shown that control theory can help with the convergence of a GAN's training. This paper extends this line of work, conducting a control-theoretic analysis of GAIL and deriving a novel controller that not only pushes GAIL to the desired equilibrium but also achieves asymptotic stability in a 'one-step' setting. Based on this, we propose a practical algorithm 'Controlled-GAIL' (C-GAIL). On MuJoCo tasks, our controlled variant is able to speed up the rate of convergence, reduce the range of oscillation and match the expert's distribution more closely both for vanilla GAIL and GAIL-DAC.