[论文解读] Deep Reinforcement Learning With Macro-Actions
本文提出将宏观动作——预定义的原始动作序列——整合进深度Q网络（DQN），以加速Atari 2600游戏中的学习过程并提升性能。通过使智能体能够执行时序扩展的动作，该方法减少了对稀疏奖励信号的依赖，提高了Q值置信度，从而在七款测试游戏中有六款实现了更快的收敛速度和更优的最终得分。
Deep reinforcement learning has been shown to be a powerful framework for learning policies from complex high-dimensional sensory inputs to actions in complex tasks, such as the Atari domain. In this paper, we explore output representation modeling in the form of temporal abstraction to improve convergence and reliability of deep reinforcement learning approaches. We concentrate on macro-actions, and evaluate these on different Atari 2600 games, where we show that they yield significant improvements in learning speed. Additionally, we show that they can even achieve better scores than DQN. We offer analysis and explanation for both convergence and final results, revealing a problem deep RL approaches have with sparse reward signals.
研究动机与目标
- 提升深度强化学习智能体在高维控制任务中的样本效率与收敛速度。
- 解决Atari环境中稀疏奖励信号的问题，即反馈延迟且不频繁。
- 探究通过宏观动作实现时序抽象是否能带来比仅使用原始动作更可靠的策略学习。
- 探索宏观动作如何与深度神经网络协同作用，以改善状态表征学习与Q值估计。
- 证明即使智能体可访问原子级动作，宏观动作仍能实现优于标准DQN的最终性能。
提出的方法
- 扩展DQN架构，将宏观动作作为动作空间中额外的、类似原子动作的选项。
- 将宏定义为固定且确定性的原始动作序列（例如：'向左移动5次，然后跳跃'）。
- 使用同时包含原始动作和宏观动作过渡的回放缓冲区进行DQN智能体训练。
- 采用标准DQN训练流程，结合经验回放与目标网络，同时允许智能体将宏作为单一动作选择。
- 通过简单启发式方法构建宏：重复动作序列（如：'左，左，左'）和固定长度动作序列。
- 评估宏观动作选择对学习速度、最终性能及Q值置信度的影响。
实验结果
研究问题
- RQ1宏观动作是否能显著缩短在Atari 2600游戏上深度强化学习的训练时间？
- RQ2与仅使用原始动作的标准DQN相比，宏观动作是否能带来更好的最终性能？
- RQ3宏观动作如何影响深度Q网络中Q值估计的置信度与稳定性？
- RQ4尽管减少了动作空间的粒度，宏观动作为何能在稀疏奖励环境中提升学习效果？
- RQ5不同宏观动作构建策略（如重复动作、固定序列）在多大程度上影响学习结果？
主要发现
- 与标准DQN相比，宏观动作将训练时间减少了约50%，在5000万步内达到与标准DQN在1亿步内相当的性能。
- 在七款测试的Atari 2600游戏中，采用宏观动作的DQN智能体在六款游戏中取得了更高的最终得分。
- 使用宏观动作时，Q值置信度（以最优与次优Q值之差衡量）提高了数个数量级，从而降低了近似误差的影响。
- 宏观动作带来的更优Q值差异增强了贪婪动作选择的可靠性，有效增大了动作间隙。
- 由于宏观动作导致更大的状态变化，深度神经网络在学习状态表征时更加高效，这些变化更具显著性且更易编码。
- 在Ms. Pac-Man等游戏中，简单的重复动作宏优于更复杂的策略，表明宏的设计必须与游戏机制相匹配。
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