Обучение с подкреплением: Новый взгляд на генерацию траекторий

Автор: Денис Аветисян

В статье представлена методика, позволяющая более эффективно исследовать пространство действий и оптимизировать стратегии обучения с подкреплением, используя генеративные модели для анализа полных траекторий.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Анализ согласованности агента и критика показывает, что для каждого целевого значения вознаграждения агент генерирует 50 скрытых планов, среднее вознаграждение которых по оси Y демонстрирует стабильность, в то время как критик, используя те же планы для траекторий из набора данных, оценивает их предсказанное вознаграждение, при этом точки с более высокими значениями ELBO, расположенные ближе к идеальной линии [latex]y=x[/latex], указывают на более надежные прогнозы, а сравнение оригинальных данных (синим цветом) с данными, собранными онлайн (красным цветом), позволяет оценить эффективность стратегии обучения. — Анализ согласованности агента и критика показывает, что для каждого целевого значения вознаграждения агент генерирует 50 скрытых планов, среднее вознаграждение которых по оси Y демонстрирует стабильность, в то время как критик, используя те же планы для траекторий из набора данных, оценивает их предсказанное вознаграждение, при этом точки с более высокими значениями ELBO, расположенные ближе к идеальной линии $y=x$ , указывают на более надежные прогнозы, а сравнение оригинальных данных (синим цветом) с данными, собранными онлайн (красным цветом), позволяет оценить эффективность стратегии обучения.

Предлагается фреймворк Generative Actor-Critic (GAC) для моделирования распределения траекторий и их вознаграждений в задачах обучения с подкреплением, как в онлайн, так и в офлайн режимах.

Традиционные алгоритмы обучения с подкреплением часто испытывают трудности при адаптации предварительно обученных моделей к новым данным. В данной работе представлен новый подход — Generative Actor Critic (GAC), — который рассматривает оценку и улучшение стратегии как задачу моделирования совместного распределения траекторий и их вознаграждений. GAC позволяет осуществлять как эффективную эксплуатацию, оптимизируя латентные планы для максимизации ожидаемой прибыли, так и целенаправленное исследование, основанное на выборке латентных планов с учетом динамически изменяющихся целевых вознаграждений. Сможет ли GAC открыть новые горизонты в обучении с подкреплением, особенно в задачах, где данные ограничены или получены в офлайн-режиме?

Преодолевая Ограничения Традиционного Обучения с Подкреплением

Традиционные алгоритмы обучения с подкреплением часто сталкиваются с проблемой неэффективности использования данных и ограниченной способности к обобщению. Для достижения приемлемых результатов им требуется колоссальное количество примеров взаимодействия со средой, что делает их применение в реальных сценариях, где сбор данных дорог или затруднителен, крайне сложным. Обучение, основанное на простом накоплении опыта, оказывается недостаточным для освоения сложных и многогранных задач, требующих способности адаптироваться к новым, ранее не встречавшимся ситуациям. Необходимость в миллионах или даже миллиардах взаимодействий для достижения удовлетворительной производительности существенно ограничивает применимость классических методов обучения с подкреплением в практических задачах, особенно в областях, где получение данных связано с высокими затратами или рисками.

Существующие методы обучения с подкреплением зачастую оказываются неспособными адекватно отразить всю сложность процессов последовательного принятия решений. Ограничения проявляются в неспособности учитывать долгосрочные последствия действий, а также в сложностях с моделированием нелинейных зависимостей между состояниями, действиями и наградами. В частности, традиционные алгоритмы испытывают трудности при работе с задачами, требующими планирования на несколько шагов вперед или адаптации к динамически меняющейся среде. Это связано с тем, что они полагаются на упрощенные представления о мире, которые не всегда соответствуют реальности, что приводит к субоптимальным решениям и низкой обобщающей способности. В результате, агенты, обученные подобным образом, могут демонстрировать высокую производительность в узко определенных условиях, но терпят неудачу при незначительных изменениях в окружающей среде или структуре задачи.

Современный подход к обучению с подкреплением часто ограничивается реакцией на текущую ситуацию, что требует огромного количества данных для адаптации к новым условиям. Однако, всё больше исследований демонстрируют необходимость перехода к моделированию окружающей среды. Вместо простого реагирования, агенты должны формировать внутреннее представление о динамике мира, предсказывать последствия своих действий и планировать на основе этих предсказаний. Такой подход позволяет не только повысить эффективность обучения, но и добиться обобщения знаний, позволяя агенту успешно действовать в ранее не встречавшихся ситуациях. По сути, это смещение акцента от непосредственного опыта к способности к абстракции и прогнозированию, что открывает новые горизонты в развитии искусственного интеллекта.

В ходе офлайн-обучения на наборе данных hopper-medium наблюдается устойчивая монотонная сходимость компонент ELBO, включая потери реконструкции действий, состояний и возвратов, что свидетельствует об эффективном обучении модели аппроксимации совместного распределения [latex]p(\tau,y)[/latex], а постепенное уменьшение и стабилизация KL-члена подтверждает успешную регуляризацию латентного пространства с помощью механизма free-bits на основе softplus, предотвращающего коллапс постериора и обеспечивающего плавные обновления градиента. — В ходе офлайн-обучения на наборе данных hopper-medium наблюдается устойчивая монотонная сходимость компонент ELBO, включая потери реконструкции действий, состояний и возвратов, что свидетельствует об эффективном обучении модели аппроксимации совместного распределения $p(\tau,y)$ , а постепенное уменьшение и стабилизация KL-члена подтверждает успешную регуляризацию латентного пространства с помощью механизма free-bits на основе softplus, предотвращающего коллапс постериора и обеспечивающего плавные обновления градиента.

Генеративный Актер-Критик: Моделирование Траекторий и Вознаграждений

В рамках алгоритма Generative Actor-Critic, ключевым отличием является обучение совместному распределению вероятностей траекторий действий и соответствующих им возвратов (rewards). Вместо прогнозирования только ожидаемого возврата, модель стремится смоделировать полное распределение возвратов для каждой возможной траектории. Это достигается путем представления траекторий и возвратов как совместную случайную величину, позволяющую оценивать вероятность конкретной траектории и ее связанного с ней результата. $P(τ, R)$ , где τ — траектория, а $R$ — возврат. Такой подход позволяет алгоритму учитывать не только среднее значение возврата, но и его дисперсию и другие статистические характеристики, что потенциально приводит к более надежному и адаптивному обучению с подкреплением.

В рамках Generative Actor-Critic, процесс моделирования принятия решений разделен на две отдельные фазы: обучение и инференс. На фазе обучения, агент изучает совместное распределение траекторий и соответствующих им вознаграждений, используя данные, собранные из взаимодействия со средой. На фазе инференса, агент использует полученную модель для генерации действий и прогнозирования будущих вознаграждений, не требуя повторного обучения для каждого конкретного сценария. Такое разделение позволяет агенту эффективно обобщать полученные знания на новые, ранее не встречавшиеся ситуации, поскольку модель, обученная на широком спектре данных, способна адаптироваться к изменениям в среде без необходимости в постоянной перенастройке. Это повышает эффективность обучения и обеспечивает лучшую обобщающую способность по сравнению с подходами, где обучение и принятие решений происходят одновременно.

В отличие от традиционных методов, ориентированных на максимизацию ожидаемой совокупной награды $E[R]$ , Generative Actor-Critic (GAC) моделирует полное распределение возвратов $P(R)$ . Такой подход позволяет учитывать не только среднее значение, но и дисперсию и другие статистические характеристики, что повышает устойчивость к неопределенности и шуму в среде. Моделирование полного распределения возвратов позволяет агенту более адекватно оценивать риски и принимать решения, учитывающие не только потенциальную прибыль, но и вероятность различных исходов, обеспечивая более надежную и нюансированную стратегию принятия решений в сложных и динамичных средах.

Генеративно-состязательная архитектура (GAC) позволяет эффективно решать задачи эксплуатации (стремление к максимальной ожидаемой прибыли, представленное синим цветом) и исследования (поиск новых, потенциально лучших траекторий посредством смещения целевого распределения, представленного зелёным цветом) путём моделирования распределения данных.

Использование Латентных Пространств для Эффективного Представления

Использование латентного пространства позволяет модели захватывать корреляции между траекториями и их возвратами в пространстве меньшей размерности. Это достигается путем отображения высокоразмерных данных о траекториях в латентное пространство, где близкие точки соответствуют схожим траекториям и схожим ожидаемым возвратам. Такое представление позволяет модели обобщать знания о различных траекториях, даже если они не были явно наблюдаемы в обучающем наборе данных. В результате, алгоритм может эффективно оценивать и выбирать оптимальные траектории, учитывая корреляции между действиями и их последствиями, что существенно повышает эффективность обучения и обобщающую способность.

Методы, такие как $Latent Plan Transformer$ , используют возможности представления данных в латентном пространстве для повышения эффективности обучения и обобщающей способности модели. Вместо непосредственной работы с исходными траекториями, $Latent Plan Transformer$ оперирует с их компактными представлениями в латентном пространстве, что позволяет снизить вычислительные затраты и потребность в большом количестве обучающих данных. Это достигается за счет того, что латентное пространство улавливает ключевые корреляции между траекториями и получаемыми наградами, позволяя модели быстро адаптироваться к новым задачам и средам, требуя меньше примеров для достижения высокой производительности. Такой подход особенно полезен в задачах обучения с подкреплением, где сбор данных может быть дорогостоящим или невозможным.

Оптимизация процесса обучения в рамках данной системы часто осуществляется посредством использования $ELBO$ (Evidence Lower Bound), представляющего собой нижнюю оценку правдоподобия данных. Применение $ELBO$ позволяет эффективно обучать модель в латентном пространстве, обходя проблему вычисления точного правдоподобия. Экспериментальные результаты на стандартных бенчмарках Gym-MuJoCo и Maze2D демонстрируют превосходство предложенного подхода над существующими алгоритмами, включая IQL, CQL, Cal-QL, DT и LPT, подтверждая его высокую эффективность и обобщающую способность.

Анализ латентного пространства показал среднее смещение в 42.87 единиц, что значительно превышает внутрикластерное расстояние, составившее 20.53 единиц. Данный результат свидетельствует об активной модификации латентных планов в процессе обучения. Большая разница между средним смещением и внутрикластерным расстоянием указывает на то, что модель не просто запоминает существующие планы, а активно изменяет их для адаптации к новым ситуациям и улучшения производительности. Это подтверждает способность модели к генерации и оптимизации планов в латентном пространстве.

Анализ расстояний между кластерами в латентном пространстве показал, что межкластерные расстояния стабильно превышают внутрикластерные. Среднее межкластерное расстояние составляет 20.53, в то время как среднее внутрикластерное расстояние равно 42.87. Превосходство межкластерных расстояний над внутрикластерными подтверждает четкое разделение и валидность обнаруженных кластеров, что свидетельствует об эффективном представлении различных траекторий и стратегий в латентном пространстве и, следовательно, о способности модели к обобщению и адаптации.

На графике показана динамика оптимизации предсказанной награды скрытого плана (среднее ± стандартное отклонение) в течение 200 шагов для различных значений [latex]\Delta y[/latex] в наборе данных hopper-medium, где красной пунктирной линией обозначена максимальная награда, предсказанная априори. — На графике показана динамика оптимизации предсказанной награды скрытого плана (среднее ± стандартное отклонение) в течение 200 шагов для различных значений $\Delta y$ в наборе данных hopper-medium, где красной пунктирной линией обозначена максимальная награда, предсказанная априори.

Обучение вне сети и онлайн-уточнение: Соединение симуляции и реальности

Метод генеративного актор-критика демонстрирует высокую эффективность в задачах обучения с подкреплением вне сети (Offline RL), позволяя извлекать знания из предварительно собранных наборов данных без необходимости дальнейшего взаимодействия со средой. Этот подход особенно ценен в ситуациях, когда активное взаимодействие с реальным миром затруднено, дорогостояще или опасно, например, в робототехнике или управлении сложными системами. Используя данные, собранные ранее, алгоритм способен построить эффективную стратегию поведения, избегая дорогостоящих и рискованных экспериментов в реальном времени. Суть метода заключается в обучении на основе уже существующих данных, что значительно расширяет возможности применения обучения с подкреплением в широком спектре практических задач.

Особенную ценность применение алгоритмов обучения с подкреплением вне сети (Offline RL) приобретает в тех ситуациях, когда непосредственное взаимодействие с реальным миром сопряжено со значительными затратами или представляет опасность. Например, в робототехнике, где повреждение оборудования или создание угрозы для окружающих может быть недопустимым, обучение на основе заранее собранных данных позволяет избежать рисков, связанных с пробными и ошибочными действиями. Аналогичная ситуация возникает в областях, таких как финансовое моделирование или управление критически важной инфраструктурой, где эксперименты в реальном времени могут привести к серьезным последствиям. Использование накопленных данных позволяет создавать и совершенствовать стратегии, минимизируя необходимость в дорогостоящих или опасных испытаниях, и тем самым открывая возможности для автоматизации и оптимизации в сложных и чувствительных областях.

Несмотря на эффективность алгоритма Generative Actor-Critic в обучении с использованием заранее собранных данных, его производительность может быть значительно улучшена посредством онлайн-дообучения. Данный процесс подразумевает адаптацию выученной политики на основе ограниченного количества новых данных, полученных непосредственно в процессе взаимодействия с реальной средой. Это позволяет уточнить модель, скорректировать ошибки, возникшие из-за расхождений между симуляцией и реальностью, и повысить общую надежность и эффективность алгоритма в практических приложениях. Онлайн-дообучение, таким образом, выступает в роли моста между безопасностью и эффективностью обучения в симуляции и необходимостью адаптации к реальным условиям, обеспечивая оптимальную производительность в динамически меняющейся среде.

Результаты экспериментов в среде Mujoco демонстрируют, что применение различных целевых функций при обучении с подкреплением позволяет добиться как исследовательского, так и эксплуататорского поведения, а также последовательного улучшения качества данных и повышения получаемой награды на этапах тонкой настройки.

Представленная работа демонстрирует элегантный подход к проблеме исследования в обучении с подкреплением. Авторы, моделируя распределение траекторий и соответствующих возвратов, достигают повышения устойчивости и эффективности алгоритмов, особенно в условиях offline обучения. Этот метод, по сути, стремится к математической чистоте представления данных, позволяя алгоритму не просто ‘работать на тестах’, но и масштабироваться на более сложные сценарии. В этом контексте, слова Винтона Серфа особенно актуальны: «Интернет — это просто сеть сетей». Подобно тому, как интернет объединяет разрозненные сети, данный алгоритм объединяет различные траектории, создавая целостное представление об исследуемой среде и позволяя агенту более эффективно ориентироваться в ней.

Куда Далее?

Представленный фреймворк Generative Actor-Critic, безусловно, представляет собой шаг к более полной моделированию траекторий и, как следствие, к более надежному обучению с подкреплением. Однако, не следует забывать о фундаментальной сложности задачи. Моделирование всей плотности траекторий, даже с использованием латентных переменных, не освобождает от необходимости точного оценивания ожидаемых возвратов. Асимптотическая сложность подобных оценок, особенно в пространствах высокой размерности, остается существенным препятствием. Вполне вероятно, что дальнейший прогресс потребует не просто более эффективных алгоритмов аппроксимации, но и переосмысления самой постановки задачи — возможно, через введение принципиально новых инвариантов или ограничений на допустимые траектории.

Особого внимания заслуживает вопрос об устойчивости к шуму и неполноте данных в сценариях offline обучения. Предложенная архитектура, хотя и способна генерировать траектории, не гарантирует их соответствие истинному распределению данных при наличии систематических ошибок или выбросов. Верификация корректности сгенерированных траекторий, особенно в условиях ограниченной информации, представляет собой непростую задачу, требующую разработки новых метрик и критериев оценки.

В конечном счете, истинная элегантность решения заключается не в его способности “работать на тестах”, а в его математической доказуемости. Необходимо стремиться к алгоритмам, которые обладают теоретическими гарантиями сходимости и устойчивости, а не полагаться исключительно на эмпирические наблюдения. Лишь в этом случае можно будет говорить о подлинном прогрессе в области обучения с подкреплением.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.21527.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-30 02:10