RLBenchNet: The Right Network for the Right Reinforcement Learning Task
作者: Ivan Smirnov, Shangding Gu
分类: cs.LG
发布日期: 2025-05-21
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出RLBenchNet以优化强化学习任务中的网络选择
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 强化学习 神经网络 网络架构 性能评估 Mamba模型 LSTM MLP 决策系统
📋 核心要点
- 现有的强化学习方法在不同任务中表现不均，缺乏针对特定任务的网络选择指导。
- 本研究通过系统评估多种神经网络架构，提出了针对不同RL任务的最佳网络选择策略。
- 实验结果显示，MLP在连续控制任务中表现最佳，而Mamba模型在吞吐量上显著优于传统的LSTM和GRU。
📝 摘要（中文）
强化学习（RL）在多种神经网络架构的应用下取得了显著进展。本研究系统性地调查了多种神经网络在RL任务中的表现，包括长短期记忆网络（LSTM）、多层感知器（MLP）、Mamba/Mamba-2、Transformer-XL、门控Transformer-XL和门控递归单元（GRU）。通过对连续控制、离散决策和基于记忆的环境的全面评估，我们识别了架构特定的优缺点。结果表明：MLP在完全可观察的连续控制任务中表现优异；LSTM和GRU在部分可观察环境中表现稳健；Mamba模型的吞吐量比LSTM高4.5倍，比GRU高3.9倍，同时保持相似性能；仅有Transformer-XL、门控Transformer-XL和Mamba-2成功解决了最具挑战性的内存密集型任务，且Mamba-2所需内存比Transformer-XL少8倍。这些发现为研究人员和从业者提供了选择架构的依据，基于特定任务特征和计算约束做出更明智的决策。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决强化学习任务中网络架构选择不当的问题，现有方法在不同任务中的表现差异较大，缺乏系统性指导。
核心思路：通过对多种神经网络架构的性能进行系统评估，识别各架构在不同类型任务中的优势与局限，从而为研究人员提供更合理的网络选择依据。
技术框架：研究涵盖了多种网络架构，包括MLP、LSTM、GRU、Mamba系列和Transformer系列，针对连续控制、离散决策和基于记忆的环境进行了全面的实验评估。
关键创新：本研究的创新点在于系统性地比较了多种网络架构在不同RL任务中的表现，特别是Mamba模型在吞吐量上的显著提升，提供了新的网络选择视角。
关键设计：在实验中，MLP在完全可观察任务中表现最佳，LSTM和GRU在部分可观察环境中表现稳健，而Mamba模型在吞吐量上显著优于LSTM和GRU，且Mamba-2在内存使用上更具优势。具体参数设置和损失函数设计未详细披露。
📊 实验亮点
实验结果显示，MLP在完全可观察的连续控制任务中表现最佳，而Mamba模型的吞吐量比LSTM高4.5倍，比GRU高3.9倍，且Mamba-2在内存使用上比Transformer-XL少8倍，展现出显著的性能提升。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人控制、游戏AI和智能决策系统等。通过优化网络选择，能够在特定任务中提高强化学习的效率和效果，推动相关领域的技术进步和应用落地。
📄 摘要（原文）
Reinforcement learning (RL) has seen significant advancements through the application of various neural network architectures. In this study, we systematically investigate the performance of several neural networks in RL tasks, including Long Short-Term Memory (LSTM), Multi-Layer Perceptron (MLP), Mamba/Mamba-2, Transformer-XL, Gated Transformer-XL, and Gated Recurrent Unit (GRU). Through comprehensive evaluation across continuous control, discrete decision-making, and memory-based environments, we identify architecture-specific strengths and limitations. Our results reveal that: (1) MLPs excel in fully observable continuous control tasks, providing an optimal balance of performance and efficiency; (2) recurrent architectures like LSTM and GRU offer robust performance in partially observable environments with moderate memory requirements; (3) Mamba models achieve a 4.5x higher throughput compared to LSTM and a 3.9x increase over GRU, all while maintaining comparable performance; and (4) only Transformer-XL, Gated Transformer-XL, and Mamba-2 successfully solve the most challenging memory-intensive tasks, with Mamba-2 requiring 8x less memory than Transformer-XL. These findings provide insights for researchers and practitioners, enabling more informed architecture selection based on specific task characteristics and computational constraints. Code is available at: https://github.com/SafeRL-Lab/RLBenchNet