On the Sample Efficiency of Abstractions and Potential-Based Reward Shaping in Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2404.07826v2 📥 PDF

作者: Giuseppe Canonaco, Leo Ardon, Alberto Pozanco, Daniel Borrajo

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2024-04-11 (更新: 2025-08-11)

💡 一句话要点

提出潜在基于奖励塑形以解决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: 潜在基于奖励塑形 样本效率 强化学习 最优价值函数 有限时间范围 抽象方法 实验评估

📋 核心要点

  1. 现有的强化学习方法在样本效率上存在不足，尤其是在选择潜在函数时面临挑战。
  2. 论文提出通过选择最优价值函数作为潜在函数，结合有限时间范围的分析，来提高PBRS的性能。
  3. 实验结果显示，使用简单的全连接网络可以达到与复杂CNN模型相同的性能，展示了PBRS的有效性。

📝 摘要（中文）

潜在基于奖励塑形（PBRS）在解决强化学习（RL）中的样本效率问题上展现出巨大潜力。然而，选择合适的潜在函数仍然是一个未解的挑战。此外，由于计算限制，RL技术通常被限制在有限的时间范围内，这在使用PBRS时引入了偏差。本文首先建立了理论基础，阐明了将潜在函数选择为任务的最优价值函数所带来的性能优势。接着，我们分析了有限时间范围对PBRS引入的偏差，提供了新的见解。最后，通过利用抽象来近似给定任务的最优价值函数，我们评估了PBRS在包括目标导向导航任务和三个街机学习环境（ALE）游戏的四个环境中的样本效率和性能影响。实验结果表明，我们可以通过简单的全连接网络达到与基于CNN的解决方案相同的性能水平。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决强化学习中样本效率低下的问题，尤其是在选择合适的潜在函数时面临的挑战。现有方法在有限时间范围内使用PBRS时，容易引入偏差，影响学习效果。

核心思路：论文的核心思路是将潜在函数选择为任务的最优价值函数，以此来提升PBRS的性能。通过理论分析和实验验证，探讨有限时间范围对PBRS的影响。

技术框架：整体架构包括理论分析、潜在函数选择、有限时间范围偏差分析和实验评估四个主要模块。首先建立理论基础，然后进行实验验证。

关键创新：最重要的技术创新在于通过理论分析明确了潜在函数选择的最佳策略，并揭示了有限时间范围对PBRS的影响，这在现有文献中较少涉及。

关键设计：在实验中，采用了简单的全连接网络结构，并通过不同的潜在函数设置进行对比，确保了实验的有效性和可重复性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用潜在基于奖励塑形的方法，简单的全连接网络在多个环境中达到了与复杂的CNN模型相同的性能水平，展示了PBRS在样本效率提升方面的显著优势。

🎯 应用场景

该研究在强化学习领域具有广泛的应用潜力，尤其是在需要高样本效率的任务中，如机器人导航、游戏智能体训练等。通过优化潜在函数的选择，可以显著提升学习效率，降低训练成本，推动智能体在复杂环境中的应用。

📄 摘要（原文）

The use of Potential-Based Reward Shaping (PBRS) has shown great promise in the ongoing research effort to tackle sample inefficiency in Reinforcement Learning (RL). However, choosing the right potential function remains an open challenge. Additionally, RL techniques are usually constrained to use a finite horizon for computational limitations, which introduces a bias when using PBRS. In this paper, we first build some theoretically-grounded intuition on why selecting the potential function as the optimal value function of the task at hand produces performance advantages. We then analyse the bias induced by finite horizons in the context of PBRS producing novel insights. Finally, leveraging abstractions as a way to approximate the optimal value function of the given task, we assess the sample efficiency and performance impact of PBRS on four environments including a goal-oriented navigation task and three Arcade Learning Environments (ALE) games. Remarkably, experimental results show that we can reach the same level of performance as CNN-based solutions with a simple fully-connected network.