[论文解读] High-Accuracy Model-Based Reinforcement Learning, a Survey

Aske Plaat, Walter A. Kosters+1 more|arXiv (Cornell University)|Jul 17, 2021

Reinforcement Learning in Robotics被引用 5

一句话总结

本综述全面概述了使用深度学习的高精度基于模型强化学习方法，重点关注潜在模型、不确定性建模和端到端学习等技术，以提升在雅达利游戏和机器人控制等高维环境中的样本效率和模型精度。本文识别了关键挑战，并提出了一个研究议程，以增强方法的可复现性、可扩展性和跨领域的适用性。

ABSTRACT

Deep reinforcement learning has shown remarkable success in the past few years. Highly complex sequential decision making problems from game playing and robotics have been solved with deep model-free methods. Unfortunately, the sample complexity of model-free methods is often high. To reduce the number of environment samples, model-based reinforcement learning creates an explicit model of the environment dynamics. Achieving high model accuracy is a challenge in high-dimensional problems. In recent years, a diverse landscape of model-based methods has been introduced to improve model accuracy, using methods such as uncertainty modeling, model-predictive control, latent models, and end-to-end learning and planning. Some of these methods succeed in achieving high accuracy at low sample complexity, most do so either in a robotics or in a games context. In this paper, we survey these methods; we explain in detail how they work and what their strengths and weaknesses are. We conclude with a research agenda for future work to make the methods more robust and more widely applicable to other applications.

研究动机与目标

• 提供针对高维问题的近期高精度基于模型强化学习方法的详细分类体系。
• 分析不确定性建模、潜在动力学和端到端学习等技术在基于模型强化学习中的优势与局限性。
• 识别在不同应用领域中样本复杂度、超参数敏感性和计算成本方面的开放性挑战。
• 提出一项研究议程，聚焦于提升基于模型强化学习方法的可复现性、可扩展性和泛化能力。
• 通过解决真实场景中鲁棒性和适用性问题，弥合理论进展与实际部署之间的差距。

提出的方法

• 根据应用类型（如游戏、机器人）、学习方法（如潜在模型、不确定性估计）和规划策略（如模型预测控制）对基于模型强化学习方法进行分类。
• 回顾利用潜在空间表示将高维观测（如视频输入）压缩为低维可学习动力学模型的方法。
• 分析有限时域模型预测控制等规划技术，以减轻不完美动力学模型带来的误差影响。
• 研究端到端可微架构，通过反向传播联合学习动力学模型与规划策略。
• 评估不确定性量化在训练过程中提升模型可靠性与样本效率的作用。
• 提出将潜在模型与端到端学习流程集成，以增强性能与泛化能力。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何在像素输入等高维观测空间中高效学习高精度动力学模型？
• RQ2 潜在模型、不确定性建模和端到端学习在基于模型强化学习中的相对优势与局限性是什么？
• RQ3 为何当前基于模型的方法仍对超参数选择和计算成本高度敏感，如何缓解这一问题？
• RQ4 潜在模型在多环境间实现迁移学习与泛化的能力有多大？
• RQ5 如何使基于模型强化学习更具备可复现性与可扩展性，以适用于真实世界机器人和复杂游戏应用？

主要发现

• 潜在模型在通过降低输入维度方面发挥了关键作用，使基于模型强化学习在雅达利基准测试中首次实现了高精度结果。
• 端到端学习与规划方法展现出将模型学习与决策制定整合为单一可微分流程的潜力，从而提升样本效率。
• 有限时域规划通过限制规划时域，减轻了模型不准确性的影响，从而实现更鲁棒的策略学习。
• 尽管已有进展，模型精度仍对超参数和计算成本敏感，且可复现性仍是该领域的主要挑战。
• 将潜在模型与端到端学习相结合是提升泛化能力与在更大、连续控制问题中可扩展性的有前景方向。
• 利用学习到的转移模型进行迁移学习与元学习，正成为未来研究的可行路径，尤其在多任务和少样本设置中。