Mastering Memory Tasks with World Models

📄 arXiv: 2403.04253v1 📥 PDF

作者: Mohammad Reza Samsami, Artem Zholus, Janarthanan Rajendran, Sarath Chandar

分类: cs.LG

发布日期: 2024-03-07

备注: Published as a conference paper at The International Conference on Learning Representations 2024

💡 一句话要点

提出Recall to Imagine以解决长期依赖问题

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

关键词: 强化学习 长期依赖 记忆任务 状态空间模型 模型基方法 信用分配 智能代理

📋 核心要点

  1. 现有的基于模型的强化学习方法在处理长期依赖性和记忆任务时表现不佳，限制了其应用范围。
  2. 本文提出的Recall to Imagine（R2I）方法通过整合新的状态空间模型，旨在提升长期记忆和长时间信用分配能力。
  3. 实验结果表明，R2I在记忆和信用分配任务中达到了新的最先进水平，并在经典任务中表现出色，且收敛速度更快。

📝 摘要（中文）

当前的基于模型的强化学习（MBRL）代理在处理长期依赖性方面存在困难，这限制了它们在需要长时间间隔的任务中有效解决问题的能力。为改善时间一致性，本文将一种新的状态空间模型（SSM）家族整合到MBRL代理的世界模型中，提出了一种新方法Recall to Imagine（R2I）。通过多样化的任务，我们系统地证明了R2I不仅在记忆和信用分配的强化学习任务中建立了新的最先进水平，还在复杂的记忆领域中展现了超人类表现。同时，R2I在经典强化学习任务中保持了相当的性能，表明该方法的通用性。此外，R2I的收敛速度快于现有的最先进MBRL方法DreamerV3。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决基于模型的强化学习代理在长期依赖性任务中的表现不足，尤其是在需要回忆远期观察以指导当前决策的场景中，现有方法难以有效处理这些任务。

核心思路：提出的R2I方法通过引入新的状态空间模型（SSM），增强了代理的长期记忆能力和长时间信用分配能力，从而改善了时间一致性。

技术框架：R2I的整体架构包括状态空间模型的构建、记忆的整合和决策过程的优化。主要模块包括环境模型、记忆模块和策略优化模块，确保信息的有效传递和利用。

关键创新：R2I的核心创新在于将状态空间模型与世界模型相结合，显著提升了代理在复杂记忆任务中的表现，与传统方法相比，R2I在处理长期依赖性方面具有本质的优势。

关键设计：在设计中，R2I采用了特定的损失函数以优化记忆的准确性，并在网络结构上进行了调整，以适应状态空间模型的需求，确保了高效的信息处理和决策能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，R2I在记忆和信用分配任务中达到了新的最先进水平，尤其是在BSuite和POPGym任务中表现突出。此外，在Memory Maze的复杂记忆领域中，R2I展现了超人类的表现。同时，R2I在经典强化学习任务（如Atari和DMC）中也保持了相当的性能，且收敛速度快于DreamerV3。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人导航、智能助手和游戏AI等需要长期记忆和复杂决策的场景。通过提升代理在长期依赖任务中的表现，R2I可以为多种实际应用提供更智能的解决方案，推动人工智能技术的发展。

📄 摘要（原文）

Current model-based reinforcement learning (MBRL) agents struggle with long-term dependencies. This limits their ability to effectively solve tasks involving extended time gaps between actions and outcomes, or tasks demanding the recalling of distant observations to inform current actions. To improve temporal coherence, we integrate a new family of state space models (SSMs) in world models of MBRL agents to present a new method, Recall to Imagine (R2I). This integration aims to enhance both long-term memory and long-horizon credit assignment. Through a diverse set of illustrative tasks, we systematically demonstrate that R2I not only establishes a new state-of-the-art for challenging memory and credit assignment RL tasks, such as BSuite and POPGym, but also showcases superhuman performance in the complex memory domain of Memory Maze. At the same time, it upholds comparable performance in classic RL tasks, such as Atari and DMC, suggesting the generality of our method. We also show that R2I is faster than the state-of-the-art MBRL method, DreamerV3, resulting in faster wall-time convergence.