Direct Advantage Estimation for Scalable and Sample-efficient Deep Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2606.20411v1 📥 PDF

作者: Hsiao-Ru Pan, Bernhard Schölkopf

分类: cs.LG

发布日期: 2026-06-18

备注: Accepted at RLC2026

💡 一句话要点

提出直接优势估计以解决深度强化学习的样本效率问题

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

关键词: 深度强化学习 直接优势估计 样本效率 部分可观测环境 离散潜在动态模型 计算复杂性 智能体训练

📋 核心要点

  1. 现有的直接优势估计方法依赖于完全可观测的环境，限制了其在复杂场景中的应用。
  2. 本研究通过扩展DAE理论框架至部分可观测领域，并引入离散潜在动态模型来降低计算复杂性。
  3. 实验结果表明，DAE在街机学习环境中表现出良好的扩展性和高样本效率，优于传统方法。

📝 摘要（中文）

直接优势估计（DAE）已被证明可以提高深度强化学习算法的样本效率。然而，其对环境完全可观测性的依赖限制了其在现实场景中的应用，同时对转移概率建模的需求也给高维观测带来了显著的计算开销。本研究针对这两方面的局限性进行了改进。首先，我们将DAE的理论框架扩展到部分可观测领域，修改较小。其次，我们通过引入离散潜在动态模型来降低计算复杂性，有效近似转移概率。我们在街机学习环境中评估了我们的方法，发现DAE在函数逼近器容量上有效扩展，同时保持高样本效率。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决直接优势估计（DAE）在部分可观测环境中的应用限制及其计算复杂性问题。现有方法在高维观测下对转移概率的建模需求导致了显著的计算开销。

核心思路：我们通过对DAE理论框架的扩展，使其适用于部分可观测领域，并引入离散潜在动态模型以高效近似转移概率，从而降低计算复杂性。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：一是扩展的DAE理论框架，二是离散潜在动态模型。前者处理部分可观测性，后者通过简化转移概率的计算来提高效率。

关键创新：本研究的关键创新在于将DAE扩展到部分可观测环境，并通过离散潜在动态模型显著降低了计算复杂性。这与传统方法的依赖于完全可观测环境的特性形成了鲜明对比。

关键设计：在模型设计中，我们设置了适当的参数以平衡样本效率与计算开销，并采用了特定的损失函数来优化离散潜在动态模型的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，改进后的DAE在街机学习环境中表现出色，能够在更高的函数逼近器容量下保持高样本效率。与基线方法相比，样本效率提升显著，验证了我们方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人控制、游戏智能体以及其他需要高效决策的强化学习任务。通过提高样本效率和降低计算复杂性，DAE的改进可以使得在复杂环境中训练智能体变得更加可行，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Direct Advantage Estimation (DAE) has been shown to improve the sample efficiency of deep reinforcement learning algorithms. However, its reliance on full environment observability limits its applicability in realistic settings, and its requirement to model transition probabilities incurs substantial computational overhead for high-dimensional observations. In the present work, we address both limitations. First, we extend the theoretical framework of DAE to partially observable domains with minimal modifications. Second, we reduce its computational complexity by introducing discrete latent dynamics models that efficiently approximate transition probabilities. We evaluate our approach on the Arcade Learning Environment and find that DAE scales effectively with function approximator capacity while retaining high sample efficiency.