In-context Exploration-Exploitation for Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2403.06826v1 📥 PDF

作者: Zhenwen Dai, Federico Tomasi, Sina Ghiassian

分类: cs.LG, cs.AI, stat.ML

发布日期: 2024-03-11

备注: Published at ICLR 2024

💡 一句话要点

提出ICEE算法以提高离线强化学习的效率

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

关键词: 离线强化学习 上下文学习 探索-利用权衡 贝叶斯优化 Transformer模型 学习效率 机器人控制 自动驾驶

📋 核心要点

  1. 现有的上下文学习方法在计算成本上存在显著挑战，尤其是在收集训练轨迹和训练大型模型时。
  2. ICEE算法通过在推理时进行探索-利用权衡，优化了上下文策略学习的效率，避免了显式的贝叶斯推断。
  3. 实验结果表明，ICEE能够在仅用数十个回合的情况下学习新任务，显著提升了学习效率。

📝 摘要（中文）

在上下文学习中，在线策略学习的离线强化学习方法具有很大潜力，但由于需要收集大量训练轨迹和训练大型Transformer模型，计算成本显著。为了解决这一挑战，本文提出了In-context Exploration-Exploitation（ICEE）算法，旨在优化上下文策略学习的效率。ICEE在推理时进行探索-利用权衡，无需显式的贝叶斯推断，从而能够像高斯过程偏置方法一样高效地解决贝叶斯优化问题，但所需时间显著减少。通过在网格世界环境中的实验，我们证明ICEE能够仅用数十个回合学习解决新的强化学习任务，显著优于以往方法所需的数百个回合。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有上下文学习方法在离线强化学习中面临的高计算成本问题，尤其是收集大量训练轨迹和训练大型模型的需求。

核心思路：ICEE算法的核心思路是在推理过程中实现探索与利用的权衡，避免了传统方法中需要的显式贝叶斯推断，从而提高了效率。

技术框架：ICEE的整体架构包括一个Transformer模型，模型在推理时进行探索和利用的动态调整。主要模块包括状态表示、策略生成和反馈机制。

关键创新：ICEE的最重要创新在于其在推理时的探索-利用权衡机制，这一机制使得算法在解决贝叶斯优化问题时，效率大幅提升，与传统方法相比具有本质区别。

关键设计：ICEE在参数设置上进行了优化，采用了特定的损失函数以平衡探索与利用，并设计了适合强化学习任务的网络结构，以提高学习效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，ICEE算法在网格世界环境中仅需数十个回合即可成功学习新任务，相比于传统方法所需的数百个回合，效率提升显著。这一结果表明ICEE在解决强化学习任务时具有更高的学习效率和更低的计算成本。

🎯 应用场景

ICEE算法在离线强化学习领域具有广泛的应用潜力，特别是在需要快速适应新环境或任务的场景中，如机器人控制、自动驾驶和游戏AI等。其高效的学习能力将推动智能体在复杂环境中的决策能力，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

In-context learning is a promising approach for online policy learning of offline reinforcement learning (RL) methods, which can be achieved at inference time without gradient optimization. However, this method is hindered by significant computational costs resulting from the gathering of large training trajectory sets and the need to train large Transformer models. We address this challenge by introducing an In-context Exploration-Exploitation (ICEE) algorithm, designed to optimize the efficiency of in-context policy learning. Unlike existing models, ICEE performs an exploration-exploitation trade-off at inference time within a Transformer model, without the need for explicit Bayesian inference. Consequently, ICEE can solve Bayesian optimization problems as efficiently as Gaussian process biased methods do, but in significantly less time. Through experiments in grid world environments, we demonstrate that ICEE can learn to solve new RL tasks using only tens of episodes, marking a substantial improvement over the hundreds of episodes needed by the previous in-context learning method.