[论文解读] Variational Inverse Control with Events: A General Framework for Data-Driven Reward Definition
本文提出事件驱动的变分逆控制，这是一种数据驱动的框架，通过将目标建模为概率事件，从目标状态而非完整专家示范中学习奖励函数。该方法在高维观测空间（如图像）中实现了高效的强化学习，无需人工指定奖励函数即可取得优异性能。
The design of a reward function often poses a major practical challenge to real-world applications of reinforcement learning. Approaches such as inverse reinforcement learning attempt to overcome this challenge, but require expert demonstrations, which can be difficult or expensive to obtain in practice. We propose inverse event-based control, which generalizes inverse reinforcement learning methods to cases where full demonstrations are not needed, such as when only samples of desired goal states are available. Our method is grounded in an alternative perspective on control and reinforcement learning, where an agent's goal is to maximize the probability that one or more events will happen at some point in the future, rather than maximizing cumulative rewards. We demonstrate the effectiveness of our methods on continuous control tasks, with a focus on high-dimensional observations like images where rewards are hard or even impossible to specify.
研究动机与目标
- 解决在真实世界强化学习应用中定义奖励函数的挑战，其中专家示范成本高昂或不可用。
- 通过将关注点从完整轨迹转向基于概率事件的目标，推广逆强化学习。
- 在高维观测空间（如图像）中实现有效学习，这些空间中手动指定奖励函数困难或不可能。
- 开发一种最大化期望未来事件发生概率而非累积奖励的框架。
提出的方法
- 该方法将智能体的目标建模为最大化未来某一时刻一个或多个事件发生的概率。
- 使用变分推断框架，从目标状态数据中近似真实逆控制策略。
- 通过事件似然性隐式定义奖励函数，避免显式奖励塑造。
- 利用深度神经网络处理高维观测（如图像），并预测事件发生的概率。
- 通过基于似然性的目标进行训练，促使智能体达到目标事件可能发生的状态。
- 通过放宽对完整专家轨迹的需求，转而仅使用正向目标状态样本，推广了逆强化学习。
实验结果
研究问题
- RQ1我们能否仅使用目标状态数据，而无需专家示范，学习到有效的策略？
- RQ2在观测空间为图像等高维空间时，如何定义奖励函数，此时手动指定不切实际？
- RQ3当完整轨迹不可用时，基于事件的目标建模是否能优于传统逆强化学习？
- RQ4变分推断框架如何在部分监督下实现稳健的逆控制？
- RQ5在具有复杂观测的连续控制任务中，基于事件的控制性能如何？
主要发现
- 该方法仅使用目标状态样本，成功在连续控制任务中学习到策略，消除了对专家轨迹的需求。
- 在高维观测任务（如基于图像的环境）中表现优异，而传统奖励设计在此类任务中失败。
- 事件驱动的建模即使在仅有稀疏目标数据的情况下也能实现有效学习。
- 该框架通过关注事件似然性而非完整行为克隆，超越了标准逆强化学习。
- 实证结果表明，该方法的性能与需要完整示范的基线方法相当或更优。
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