EfficientZero V2: Mastering Discrete and Continuous Control with Limited Data

📄 arXiv: 2403.00564v2 📥 PDF

作者: Shengjie Wang, Shaohuai Liu, Weirui Ye, Jiacheng You, Yang Gao

分类: cs.LG, cs.AI, cs.RO

发布日期: 2024-03-01 (更新: 2024-09-12)

备注: 21 pages,10 figures

💡 一句话要点

提出EfficientZero V2以解决有限数据下的强化学习样本效率问题

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

关键词: 强化学习 样本效率 算法框架 多任务学习 机器人控制 自动驾驶 游戏智能

📋 核心要点

  1. 现有强化学习算法在样本效率上存在不足，难以在多样化任务中保持一致的优越性能。
  2. EfficientZero V2通过改进算法框架，提升了在有限数据条件下的样本效率，支持连续和离散动作。
  3. 在66个评估任务中，EfficientZero V2在50个任务上超越了DreamerV3，显示出显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

样本效率仍然是将强化学习应用于现实任务中的一个关键挑战。尽管近期算法在提高样本效率方面取得了显著进展，但在不同领域中并未实现一致的优越性能。本文介绍了EfficientZero V2，这是一个旨在提高样本效率的强化学习算法通用框架。我们将EfficientZero的性能扩展到多个领域，包括连续和离散动作，以及视觉和低维输入。通过一系列改进，EfficientZero V2在有限数据设置下显著超越了当前的最先进算法，在66个评估任务中，在Atari 100k、Proprio Control和Vision Control等多种基准上取得了优越的结果。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在有限数据条件下强化学习算法的样本效率问题。现有方法在不同任务中表现不一，难以实现普适性。

核心思路：EfficientZero V2通过构建一个通用框架，结合多种改进策略，提升样本效率，适应多种输入和动作类型。

技术框架：该框架包括多个模块，首先是数据收集模块，其次是策略学习模块，最后是评估模块。每个模块都针对特定任务进行优化。

关键创新：最重要的创新在于算法的通用性和适应性，EfficientZero V2在多种任务中均表现优异，尤其是在样本稀缺的情况下。

关键设计：在参数设置上，EfficientZero V2采用了动态调整的学习率和改进的损失函数设计，以适应不同任务的需求，同时优化了网络结构以提高训练效率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，EfficientZero V2在66个评估任务中表现出色，特别是在50个任务上超越了DreamerV3，显示出在样本效率上的显著提升。具体而言，在Atari 100k、Proprio Control和Vision Control等基准上，EfficientZero V2的性能提升幅度显著，证明了其在多样化任务中的有效性。

🎯 应用场景

EfficientZero V2的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，包括机器人控制、自动驾驶、游戏智能等。其高效的样本利用率使得在数据稀缺的环境中仍能实现优异的学习效果，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Sample efficiency remains a crucial challenge in applying Reinforcement Learning (RL) to real-world tasks. While recent algorithms have made significant strides in improving sample efficiency, none have achieved consistently superior performance across diverse domains. In this paper, we introduce EfficientZero V2, a general framework designed for sample-efficient RL algorithms. We have expanded the performance of EfficientZero to multiple domains, encompassing both continuous and discrete actions, as well as visual and low-dimensional inputs. With a series of improvements we propose, EfficientZero V2 outperforms the current state-of-the-art (SOTA) by a significant margin in diverse tasks under the limited data setting. EfficientZero V2 exhibits a notable advancement over the prevailing general algorithm, DreamerV3, achieving superior outcomes in 50 of 66 evaluated tasks across diverse benchmarks, such as Atari 100k, Proprio Control, and Vision Control.