Reward Structure Shapes the Interaction Between Episodic Exploration and Neural Memory in Reinforcement Learning
作者: Jai Malegaonkar, Rohan Patil, Henrik I. Christensen
分类: cs.LG
发布日期: 2026-08-05
💡 一句话要点
提出奖励结构以优化部分可观察强化学习中的探索与记忆交互
🎯 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: 部分可观察强化学习 探索奖励 神经记忆架构 奖励结构 智能体学习 决策优化
📋 核心要点
- 现有方法在部分可观察强化学习中未能有效结合探索奖励与记忆架构，导致智能体学习效率低下。
- 本文提出通过控制实验研究探索奖励与神经记忆架构的交互，揭示其对强化学习策略的影响。
- 实验结果显示，奖励结构的设计显著影响智能体的学习效果，探索与记忆之间存在互补关系。
📝 摘要（中文）
在部分可观察的强化学习中，智能体面临双重瓶颈：既需探索以遇到奖励状态，又需在记忆中保留这些经验以优化策略。现有的探索奖励和记忆架构通常是孤立评估的，未测量其交互关系。本文通过控制实验，探讨了不同的探索奖励与神经记忆架构之间的交互，发现相同的奖励信号在不同环境中产生三种不同的交互模式。这些结果表明，探索与记忆是互补的，而非替代的，奖励结构的设计对智能体的学习过程有重要影响。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决部分可观察强化学习中探索与记忆的交互问题。现有方法通常孤立评估探索奖励与记忆架构，未能揭示其相互作用的复杂性。
核心思路：通过控制实验，交叉研究不同的探索奖励与神经记忆架构，分析其在不同环境下的表现，探索奖励结构如何影响智能体的学习过程。
技术框架：研究设计包括三个主要阶段：1) 定义奖励结构与记忆架构；2) 进行实验以观察不同组合下的智能体表现；3) 分析结果以提炼出探索与记忆的交互模式。
关键创新：本文的创新在于系统性地研究了奖励结构对探索与记忆交互的影响，提出了观察锚定奖励机器的概念，区分了结构稀疏性与潜在稀疏性。
关键设计：在实验中，设置了不同的奖励信号和记忆架构，采用了特定的损失函数以优化智能体的策略，并通过控制奖励的稀疏性来验证其对学习效果的影响。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，探索奖励的设计对智能体的学习效果有显著影响。在不同的环境中，相同的奖励信号导致了三种不同的交互模式，验证了奖励结构而非仅仅是奖励密度对学习的关键作用。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人导航、游戏智能体设计以及自动化决策系统等。通过优化探索与记忆的交互，能够提升智能体在复杂环境中的学习效率和决策能力，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
In partially observable reinforcement learning, agents face a dual bottleneck: they must explore to encounter rewarding states and retain that experience in memory to optimize their policies. Exploration bonuses and memory architectures are traditionally evaluated in isolation, leaving their interaction unmeasured, and standard notions of sparse reward conflate temporal signal density with what the reward actually supervises. We present a controlled study crossing episodic exploration bonuses with diverse neural memory architectures across three environments that vary how the content of memory is acquired. An identical bonus signal yields three distinct interaction patterns: it amplifies architectural capacity differences where memory content must be actively discovered and retained unsupervised; equalizes architectures to a shared ceiling where the content, once sought out, is a single reward-supervised cue; and is null where the observation stream is purely scheduled. Controlled reward manipulations verify that these patterns track reward structure rather than density: a dense reward neutralizes a bonus only if it directly supervises the required latent memory, and a small avoidable penalty on exploratory actions (leaving the optimum unchanged) induces policy convergence to suboptimal stationary states, which either bonus resolves. We then formalize reward sparsity with observation-anchored reward machines, separating structural sparsity (an automaton reproduces the return without the task-required history) from potential sparsity (the one-step reward misprices local exploratory actions); the resulting vocabulary organizes the three regimes by the retention burden each task exposes. Together, these results show exploration and memory are complements, not substitutes: a bonus induces exposure, and only memory converts exposure into return.