[论文解读] Novelty Search in Representational Space for Sample Efficient Exploration
该论文通过在通过信息论方法学习到的低维表征空间中利用新颖性搜索，提出了一种样本高效的强化学习探索方法。通过信息瓶颈原理联合优化基于模型和无模型的目标，该方法利用潜在空间中的最近邻距离生成内在奖励，在稀疏奖励迷宫和控制任务上相比强基线方法显著提升了探索效率。
We present a new approach for efficient exploration which leverages a low-dimensional encoding of the environment learned with a combination of model-based and model-free objectives. Our approach uses intrinsic rewards that are based on the distance of nearest neighbors in the low dimensional representational space to gauge novelty. We then leverage these intrinsic rewards for sample-efficient exploration with planning routines in representational space for hard exploration tasks with sparse rewards. One key element of our approach is the use of information theoretic principles to shape our representations in a way so that our novelty reward goes beyond pixel similarity. We test our approach on a number of maze tasks, as well as a control problem and show that our exploration approach is more sample-efficient compared to strong baselines.
研究动机与目标
- 提升在稀疏奖励或无奖励环境中的强化学习样本效率。
- 开发一种能捕捉有意义动态特性同时剔除无关视觉噪声的表征学习方法。
- 设计一种基于潜在空间新颖性的内在奖励机制，以实现高效的探索。
- 通过模型预测控制在表征空间中进行规划，以提升探索效果。
- 确保所学表征在下游探索任务中既具有信息量又具备泛化能力。
提出的方法
- 利用信息瓶颈原理学习状态空间的压缩且与动态相关联的表征。
- 联合优化基于模型和无模型的目标，以学习保留动态相似性的低维潜在表征。
- 在潜在空间中使用k-最近邻计算基于与先前访问状态距离的新颖性得分。
- 生成与新颖性得分成比例的内在奖励，以激励探索新的动态行为。
- 采用模型预测控制（MPC）仅在模型足够准确时进行动作规划，以确保新颖性估计的可靠性。
- 通过信息论约束塑造表征，确保潜在空间中的距离反映有意义的动态差异，而非仅像素级变化。
实验结果
研究问题
- RQ1基于潜在空间新颖性的内在奖励是否能提升稀疏奖励环境中探索的样本效率？
- RQ2与基于像素的新颖性相比，信息论表征学习在多大程度上提升了内在奖励的质量？
- RQ3与直接在状态空间中规划相比，在表征空间中进行规划在多大程度上能改善探索效果？
- RQ4联合基于模型和无模型的表征学习是否能产生更鲁棒且更具泛化能力的表征以用于探索？
- RQ5该方法在复杂环境（如蒙特祖马的历险）中的计算成本和性能表现如何扩展？
主要发现
- 与如好奇心和计数基探索等强基线相比，所提方法在迷宫导航任务中实现了更优的样本效率。
- 使用潜在空间新颖性奖励可显著加快收敛速度，并在稀疏奖励环境中实现更全面的状态空间覆盖。
- 信息论表征学习有效过滤了无关的视觉噪声，使探索聚焦于有意义的动态变化。
- 将MPC与可靠模型结合，确保仅在动力学模型准确时才执行规划，从而提升了稳定性和性能。
- 在蒙特祖马的历险上的初步结果表现出潜力，表明该方法有望扩展至具有复杂动态的更复杂环境。
- 通过有意义的潜在表征增强了智能体行为的可解释性，支持人机协同应用场景。
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本解读由 AI 生成，并经人工编辑审核。