最大扩散强化学习:为具身智能体而构建的强化学习框架
ccwgpt 2024-10-29 13:33 47 浏览 0 评论
机器人和自动驾驶汽车等具身智能体的体验表现出空间和时间的相关性。这些相关性给学习算法带来了挑战,学习算法通常依赖于数据独立且同分布的假设。这些挑战在强化学习(RL)中尤其明显,其中智能体体验的顺序性是不可避免的。在这项工作中,我们通过利用遍历扩散过程的统计物理学来解决这些限制。我们的方法被称为“最大扩散强化学习”(MaxDiff RL),为面对内在相关数据的具身学习提供了一个理论框架。我们证明 MaxDiff RL 推广了最大熵 RL,为鲁棒性和单次学习提供了新的理论保证,并证明我们基于模型的实现在已建立的基准上超越了当前最先进的性能。
主要贡献
- 去相关保证
- 鲁棒性保证
- 单次学习保证
- 最先进的性能
主要成果
- 通过扩散探索平衡任务
MaxDiff RL 智能体通过使用类似温度的参数来平衡扩散探索和任务开发。该参数的值可以确定底层流程的遍历属性,以及该框架提供的保证是否成立。
- 对初始化和种子的鲁棒性
MaxDiff RL 智能体对于模型和环境随机化具有鲁棒性。只要 MaxDiff RL 智能体保持遍历性,就保证它们能够完成学习任务,无论其初始条件或随机种子如何。
- 跨实施例的零样本泛化
MaxDiff RL 策略将智能体动态映射到任务感知扩散过程。这样做可以最大限度地减少智能体动态对其状态轨迹统计的影响,这表明 MaxDiff RL 智能体可能表现出良好的泛化特性。
- 在单次部署中学习
MaxDiff RL 智能体能够在单独、持续的部署过程中学习解决任务,我们将其称为单次学习。只要 MaxDiff RL 智能体保持遍历,它们就保证能够进行单次学习。
全文链接https://sites.google.com/view/maxdiff
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