Noise-Guided Transport for Imitation Learning

📄 arXiv: 2509.26294v1 📥 PDF

作者: Lionel Blondé, Joao A. Candido Ramos, Alexandros Kalousis

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-09-30

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出噪声引导传输（NGT），解决低数据量模仿学习中的专家策略学习问题。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 模仿学习 最优传输 对抗训练 低数据量学习 连续控制

📋 核心要点

  1. 现有模仿学习方法在低数据量下表现不佳，依赖大规模预训练或复杂架构，难以有效利用少量专家数据。
  2. NGT将模仿学习建模为最优传输问题，通过对抗训练求解，无需预训练，并自然地融入了不确定性估计。
  3. 实验表明，NGT在低数据量连续控制任务上表现出色，即使仅使用20个transitions，也能在Humanoid等高维任务上取得良好效果。

📝 摘要（中文）

本文研究了低数据量下的模仿学习问题，即只有少量专家演示数据可用。在这种情况下，依赖大规模预训练或高容量架构的方法难以应用，而关于演示数据的效率变得至关重要。我们提出了一种轻量级的离策略方法，称为噪声引导传输（NGT），它将模仿学习转化为一个通过对抗训练解决的最优传输问题。NGT不需要预训练或专门的架构，通过设计融入了不确定性估计，并且易于实现和调整。尽管其简单性，NGT在具有挑战性的连续控制任务上取得了强大的性能，包括在高维Humanoid任务中，在极低数据量的情况下，仅使用20个transitions。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决低数据量模仿学习问题。现有方法，如行为克隆或生成对抗模仿学习（GAIL），在数据量不足时容易过拟合，难以泛化到新的状态。此外，依赖大规模预训练的模型在资源受限的环境下难以应用。因此，如何在少量专家演示数据下高效学习策略是一个关键挑战。

核心思路：论文的核心思想是将模仿学习视为一个最优传输问题，即找到一个将智能体策略的状态-动作分布“传输”到专家策略的状态-动作分布的最优方式。通过引入噪声，鼓励智能体探索更多状态空间，从而提高策略的泛化能力。同时，利用对抗训练来学习这个最优传输映射。

技术框架：NGT的整体框架包含一个策略网络和一个判别器网络。策略网络负责生成动作，判别器网络负责区分智能体生成的样本和专家样本。通过对抗训练，策略网络不断优化，使得其生成的样本越来越接近专家样本。噪声被添加到策略网络的输入中，以鼓励探索。

关键创新：NGT的关键创新在于将最优传输理论与对抗训练相结合，并引入噪声引导探索。与传统的GAIL方法相比，NGT不需要复杂的奖励函数设计，而是直接学习状态-动作分布的映射。此外，噪声的引入使得智能体能够更好地探索状态空间，从而提高策略的鲁棒性和泛化能力。

关键设计：NGT使用了一个简单的神经网络作为策略网络和判别器网络。策略网络的输入是状态和噪声，输出是动作。判别器网络的输入是状态和动作，输出是一个概率值，表示该样本来自专家数据的概率。损失函数采用标准的对抗损失，即策略网络的目标是最大化判别器网络的损失，而判别器网络的目标是最小化其损失。噪声的方差是一个重要的超参数，需要根据具体任务进行调整。

📊 实验亮点

NGT在多个连续控制任务上取得了显著的性能提升，尤其是在低数据量的情况下。在Humanoid任务中，仅使用20个transitions，NGT就能够达到与使用更多数据训练的基线方法相当甚至更好的性能。实验结果表明，NGT是一种高效且鲁棒的模仿学习方法。

🎯 应用场景

NGT适用于需要从少量演示数据中学习策略的机器人控制、游戏AI等领域。例如，可以利用NGT训练机器人完成复杂的装配任务，或者训练游戏AI模仿人类玩家的操作。由于其轻量级的特性，NGT也适用于资源受限的嵌入式系统。未来，NGT可以扩展到多智能体模仿学习、强化模仿学习等更复杂的场景。

📄 摘要（原文）

We consider imitation learning in the low-data regime, where only a limited number of expert demonstrations are available. In this setting, methods that rely on large-scale pretraining or high-capacity architectures can be difficult to apply, and efficiency with respect to demonstration data becomes critical. We introduce Noise-Guided Transport (NGT), a lightweight off-policy method that casts imitation as an optimal transport problem solved via adversarial training. NGT requires no pretraining or specialized architectures, incorporates uncertainty estimation by design, and is easy to implement and tune. Despite its simplicity, NGT achieves strong performance on challenging continuous control tasks, including high-dimensional Humanoid tasks, under ultra-low data regimes with as few as 20 transitions. Code is publicly available at: https://github.com/lionelblonde/ngt-pytorch.