Обучение с подкреплением без взаимодействия: новый подход к сложным задачам

Автор: Денис Аветисян

Исследователи предлагают эффективный метод для ускорения и улучшения обучения с подкреплением в задачах с большим количеством дискретных действий, где требуется освоение сложных комбинаторных стратегий.

"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

Предварительное обучение политик на основе замороженных моделей автоматического машинного обучения (ASM) в течение всего двадцати эпох позволяет достичь результатов, превосходящих полностью обученную базовую линию F-IQL во всех задачах, что демонстрирует критическую роль предварительного обучения, но и указывает на возможность оптимизации процесса обучения за счёт сокращения времени предварительного обучения.

Предложен фреймворк SPIN, который разделяет обучение представлений и управление, используя структурированную инициализацию политики для повышения эффективности обучения с подкреплением в задачах с дискретным комбинаторным пространством действий.

Обучение с подкреплением в дискретных комбинаторных пространствах действий сталкивается с экспоненциальным ростом сложности поиска оптимальных стратегий. В работе «Improving and Accelerating Offline RL in Large Discrete Action Spaces with Structured Policy Initialization» предложен новый подход, направленный на преодоление этой трудности посредством разделения обучения представления и управления. Ключевой идеей является предварительное обучение модели структуры действий (ASM) для захвата многообразия допустимых действий, что позволяет значительно ускорить сходимость и повысить эффективность обучения. Сможет ли данный метод стать основой для разработки более интеллектуальных и адаптивных систем управления в сложных дискретных средах?

Вызов Обучения с Подкреплением в Оффлайн Режиме

Традиционное обучение с подкреплением, несмотря на свою теоретическую элегантность, часто сталкивается с серьезными практическими ограничениями. Для достижения оптимальной стратегии поведения агенту требуется значительное количество взаимодействий со средой, что подразумевает длительные и дорогостоящие эксперименты. В ситуациях, где взаимодействие с реальным миром ограничено, опасно или попросту невозможно — например, в робототехнике, здравоохранении или финансах — необходимость в постоянном обучении “вживую” становится непреодолимым препятствием. Именно эта потребность в обширном онлайн-обучении подталкивает исследователей к поиску альтернативных подходов, позволяющих извлекать знания из уже существующих, статических наборов данных, минуя необходимость в дорогостоящих и трудоемких экспериментах.

В отличие от традиционного обучения с подкреплением, требующего постоянного взаимодействия с окружающей средой, обучение с подкреплением в режиме оффлайн использует статические наборы данных для формирования стратегий поведения. Однако, эта методика сталкивается с серьезной проблемой — смещением распределения. Суть заключается в том, что алгоритм обучается на ограниченном наборе данных, и при попытке применить полученные знания к ситуациям, не представленным в этом наборе, его эффективность резко снижается. Поскольку алгоритм экстраполирует поведение за пределы наблюдаемых данных, возникает риск принятия неоптимальных или даже ошибочных решений, что делает необходимым разработку методов, способных смягчить последствия этого смещения и обеспечить надежную работу в реальных условиях.

Проблемы обучения с подкреплением усугубляются, когда агенту необходимо выбирать из огромного числа возможных действий, особенно если эти действия комбинируются сложным образом. Представьте себе робота, который должен спланировать последовательность сборки сложного устройства — количество возможных комбинаций действий растет экспоненциально с каждым новым шагом. В таких ситуациях стандартные алгоритмы обучения с подкреплением сталкиваются с трудностями при исследовании всего пространства действий, что приводит к субоптимальным решениям и требует огромного количества данных для достижения приемлемой производительности. Использование статических наборов данных, хоть и позволяет избежать дорогостоящего онлайн-взаимодействия, еще больше обостряет проблему, поскольку алгоритм вынужден полагаться только на ограниченное количество зафиксированных примеров, что ограничивает его способность обобщать и адаптироваться к новым, ранее не встречавшимся ситуациям.

Для эффективного решения проблем, возникающих в процессе обучения с подкреплением вне сети, необходимы новаторские подходы к представлению данных и оптимизации политик. Суть заключается в разработке алгоритмов, способных извлекать полезную информацию из статических наборов данных, даже если они не полностью отражают все возможные сценарии. Это требует создания компактных и информативных представлений состояний и действий, позволяющих обобщать полученные знания на новые, ранее не встречавшиеся ситуации. Одновременно, методы оптимизации политик должны быть устойчивы к ошибкам, возникающим из-за несоответствия между распределением данных в наборе и реальным окружением. Успешные стратегии включают в себя использование глубокого обучения для автоматического извлечения признаков, а также применение алгоритмов, учитывающих неопределенность и риски, связанные с экстраполяцией за пределы наблюдаемых данных.

Разделение Представления и Управления: Новый Взгляд на Обучение

Метод SPIN решает ограничения традиционного обучения с подкреплением в автономном режиме (offline RL) за счет разделения обучения представлений и управления. В отличие от подходов, где политика обучается непосредственно из данных, SPIN сначала фокусируется на изучении информативного представления состояний и действий. Это разделение позволяет более эффективно оптимизировать политику, поскольку обучение представлений не связано напрямую с процессом управления. В результате, SPIN способен успешно работать с данными, собранными различными способами, и улучшает производительность в сложных задачах, где традиционные методы offline RL испытывают трудности из-за нехватки данных или неоптимальных стратегий.

В основе подхода SPIN лежит предварительное обучение информативного представления состояния и действия с использованием модели структуры действий (Action Structure Model, ASM). ASM использует архитектуру Transformer и метод маскирования действий (Masked Action Modeling) для выявления и кодирования согласованных последовательностей действий в низкоразмерном пространстве. Этот процесс позволяет создать компактное представление, отражающее внутреннюю структуру и взаимосвязи между различными действиями, что критически важно для эффективного обучения политики в задачах с большими и сложными пространствами действий. Фактически, ASM формирует основу для последующей оптимизации политики, предоставляя ей более осмысленное и структурированное представление о доступных действиях и их потенциальных последствиях.

Модель структуры действий (ASM) использует архитектуру Transformer и метод маскированного моделирования действий для обучения низкоразмерному многообразию когерентных совместных действий. В основе подхода лежит предсказание замаскированных действий на основе контекста предыдущих действий и состояния среды. Transformer позволяет эффективно захватывать зависимости между различными действиями и их историей, а маскирование действий выступает в роли регуляризатора, заставляя модель изучать наиболее значимые признаки для представления совместных действий. В результате, ASM формирует компактное и информативное представление, отражающее взаимосвязи между действиями и позволяющее эффективно решать задачи в сложных, комбинаторных пространствах действий.

Полученное представление, сформированное Action Structure Model (ASM), существенно упрощает обучение политики, особенно в задачах с комбинируемыми пространствами действий. Вместо непосредственной оптимизации политики в исходном, высокоразмерном пространстве, обучение происходит на основе низкоразмерного многообразия когерентных действий, полученного в результате маскированного моделирования действий. Это позволяет алгоритму эффективно исследовать пространство действий и находить оптимальные стратегии даже в сложных сценариях, где количество возможных комбинаций действий экспоненциально растет. Обучение на компактном представлении снижает требования к объему данных и вычислительным ресурсам, что делает возможным применение алгоритма SPIN в задачах, недоступных для традиционных методов обучения с подкреплением.

В задаче удержания равновесия гуманоидным роботом, алгоритм SPIN достигает целевых показателей значительно быстрее, чем базовые модели, благодаря предварительному обучению, требующему всего несколько минут в отличие от более чем 200 минут у конкурентов.

Обучение Структуре Действий Через Предварительное Обучение

Метод SPIN использует траекторно-ориентированное предварительное обучение для формирования сильного априорного представления о правдоподобных действиях, что способствует повышению эффективности использования данных и обобщающей способности модели. В отличие от традиционных подходов, ориентированных на предсказание будущих состояний и наград, SPIN фокусируется на изучении структуры самого пространства действий. Предварительное обучение позволяет модели формировать понимание о том, какие действия являются вероятными в данной ситуации, что снижает потребность в большом количестве данных в процессе обучения с подкреплением и позволяет быстрее адаптироваться к новым, ранее не встречавшимся ситуациям. Это достигается путем анализа существующих траекторий и выявления закономерностей в последовательности действий.

В отличие от предыдущих подходов в обучении с подкреплением, которые концентрировались на прогнозировании будущих состояний и вознаграждений, SPIN делает акцент на изучении структуры самого пространства действий. Традиционные методы стремились предсказать, какие состояния возникнут в результате определенных действий, и оценить ожидаемое вознаграждение. SPIN же направлен на выявление внутренней организации пространства действий, что позволяет более эффективно исследовать и использовать доступные действия. Это достигается путем обучения модели представлять действия не как отдельные сущности, а как точки в структурированном пространстве, что облегчает обобщение и повышает эффективность обучения, особенно в задачах, где количество возможных действий велико.

Альтернативные подходы к предварительному обучению, такие как Contrastive Action Modeling и Variational Action Modeling, направлены на повышение качества получаемых представлений действий. Contrastive Action Modeling использует принцип максимизации согласованности между локальными и глобальными контекстами действий, что позволяет модели различать релевантные и нерелевантные действия в заданном состоянии. Variational Action Modeling, в свою очередь, использует вариационный вывод для обучения вероятностного распределения над действиями, что позволяет модели учитывать неопределенность и генерировать разнообразные, но правдоподобные действия. Оба подхода позволяют создать более информативные и полезные представления действий, улучшая эффективность и обобщающую способность алгоритмов обучения с подкреплением.

В ходе тестирования на сложных эталонных задачах обучения с подкреплением в режиме оффлайн (offline RL), алгоритм SPIN продемонстрировал передовые результаты, улучшив среднюю полученную награду до 39% по сравнению с существующими методами. Данный прирост эффективности был зафиксирован на стандартных бенчмарках, что подтверждает способность SPIN к более эффективному обучению и обобщению в задачах, где взаимодействие со средой ограничено или недоступно. Улучшение средней награды является ключевым показателем эффективности алгоритма в задачах, требующих оптимального принятия решений на основе ограниченных данных.

В основе контрастного подхода в SPIN лежит функция потерь InfoNCE, которая максимизирует согласованность между локальным и глобальным контекстом действий. Локальный контекст определяется как действия, непосредственно следующие за текущим состоянием, а глобальный — как распределение действий по всему набору данных траекторий. InfoNCE Loss вычисляет вероятность того, что конкретное действие соответствует текущему состоянию, используя положительные и отрицательные примеры. Положительные примеры — это фактические действия, выполненные в данных, а отрицательные — действия, выбранные случайным образом из всего пространства действий. Функция потерь настраивается таким образом, чтобы увеличивать вероятность выбора правильного действия, тем самым улучшая качество представления действий и способствуя более эффективному обучению политики.

Исследование продемонстрировало, что разработанный метод SPIN позволяет существенно сократить время обучения моделей обучения с подкреплением в автономном режиме. В ряде тестов, SPIN показал ускорение обучения до 12.8 раз по сравнению с существующими подходами. Это значительное повышение эффективности достигается благодаря инновационной архитектуре, позволяющей быстрее сходиться к оптимальным решениям даже в сложных средах с большим количеством возможных действий. Сокращение времени обучения не только экономит вычислительные ресурсы, но и открывает возможности для более быстрой разработки и внедрения систем искусственного интеллекта в различных областях, включая робототехнику и управление сложными системами.

Исследование продемонстрировало значительное ускорение обучения в задачах обучения с подкреплением. В частности, алгоритм SPIN достиг 95% от производительности метода F-IQL всего за 34.2 минуты при использовании алгоритма BCQ. Это более чем в четыре раза быстрее, чем у существующих подходов, что свидетельствует о значительном повышении эффективности обучения. Достижение сопоставимых результатов за столь короткий промежуток времени открывает возможности для применения в задачах, требующих быстрого освоения, и снижает вычислительные затраты на обучение агентов, способных решать сложные задачи.

Обучение демонстрирует сходимость на всех задачах DM Control, при этом кривые, показывающие среднюю награду за 1 миллион шагов градиентного спуска (усредненную по пяти случайным инициализациям и отображающую стандартное отклонение [latex] \pm 1 [/latex]), указывают на стабильность процесса. — Обучение демонстрирует сходимость на всех задачах DM Control, при этом кривые, показывающие среднюю награду за 1 миллион шагов градиентного спуска (усредненную по пяти случайным инициализациям и отображающую стандартное отклонение $\pm 1$ ), указывают на стабильность процесса.

Преимущества и Более Широкие Последствия

Исследования показали, что разработанный алгоритм SPIN демонстрирует значительное превосходство в различных стандартных задачах обучения с подкреплением на основе исторических данных, особенно в средах, характеризующихся большим количеством возможных действий. В таких условиях, когда пространство действий имеет высокую размерность, традиционные методы часто сталкиваются с трудностями в эффективном исследовании и оптимизации. SPIN, благодаря своей архитектуре, успешно справляется с этой проблемой, обеспечивая более стабильное и быстрое обучение. Преимущество алгоритма особенно заметно в задачах, требующих точного контроля над большим количеством степеней свободы, что открывает новые возможности для применения в области робототехники и управления сложными системами.

Изучение алгоритма SPIN выявило, что полученные представления действий демонстрируют свойство пермутационной эквивариантности. Это означает, что при изменении порядка действий, система сохраняет способность к обобщению, успешно применяя полученные знания к новым, ранее не встречавшимся сценариям и комбинациям действий. Данное свойство особенно важно в сложных задачах управления, где порядок выполнения действий может варьироваться, но при этом требуется стабильная и надежная работа системы. В отличие от традиционных подходов, SPIN способен адаптироваться к различным вариантам последовательности действий, что значительно расширяет возможности его применения в робототехнике и других областях, требующих гибкого и адаптивного управления.

Возможность обработки действий с высокой кардинальностью, демонстрируемая SPIN, открывает новые перспективы в области сложного робототехнического манипулирования и управления. В задачах, где робот должен выбирать из огромного набора возможных действий — например, захват объекта с различной ориентацией или выполнение сложных последовательностей движений — традиционные методы часто сталкиваются с вычислительными трудностями и низкой эффективностью. SPIN, благодаря своей архитектуре, эффективно справляется с этим вызовом, позволяя роботам быстро обучаться и адаптироваться к сложным сценариям. Это особенно важно для применения в реальных условиях, где роботы должны взаимодействовать с динамичной и непредсказуемой средой, а также выполнять широкий спектр задач, требующих высокой точности и координации движений. Подобный подход позволяет создавать более гибкие и универсальные робототехнические системы, способные выполнять сложные манипуляции, ранее недоступные.

Разделение представления и управления является ключевым новшеством SPIN, открывающим перспективы для создания более устойчивых и адаптивных систем искусственного интеллекта. Традиционно, обучение с подкреплением требует огромного количества данных для эффективной работы, особенно в сложных средах. SPIN, напротив, позволяет системе изучать обобщенные представления о действиях независимо от конкретной задачи управления. Это означает, что, однажды усвоив базовые принципы взаимодействия с миром, система способна быстрее адаптироваться к новым сценариям и задачам, требуя значительно меньше обучающих данных. Такой подход особенно ценен в ситуациях, когда сбор данных затруднен или дорог, например, в робототехнике или при обучении сложных симуляций, что делает SPIN перспективным инструментом для создания интеллектуальных систем, способных эффективно функционировать в условиях ограниченной информации.

Исследование, представленное в данной работе, акцентирует внимание на проблеме инициализации стратегий в обучении с подкреплением в автономном режиме, особенно в пространствах дискретных комбинаторных действий. Этот подход направлен на отделение обучения представлений от управления, что позволяет значительно ускорить процесс обучения и повысить его эффективность. В этом контексте, слова Грейс Хоппер: «Лучший способ предсказать будущее — это создать его» — как нельзя лучше отражают суть предлагаемого метода SPIN. Создавая структурированное представление действий, исследователи не просто предсказывают оптимальную стратегию, а активно формируют её, тем самым определяя будущее поведение агента в заданном окружении. Разделение обучения представлений и управления позволяет более гибко адаптироваться к новым задачам и эффективно использовать накопленный опыт.

Что Дальше?

Представленная работа, по сути, лишь очередной патч к фундаментальной проблеме: как научить машину действовать разумно в мире, где данные — это лишь отголоски совершенства, а не сама истина. Разделение представления и контроля — ход логичный, даже элегантный, но он лишь отодвигает вопрос о том, что на самом деле является «хорошим» представлением. В конечном счете, вся эта гонка за более быстрыми алгоритмами — лишь попытка обойти необходимость глубокого понимания структуры пространства действий.

Очевидным направлением дальнейших исследований представляется разработка методов, способных не просто моделировать структуру действий, но и активно её изменять, адаптировать к новым условиям. Вместо того чтобы полагаться на предопределённые представления, система должна уметь сама «взломать» задачу, найти неочевидные комбинации, которые позволяют достичь цели. Иными словами, необходимо сместить акцент с обучения «внутри» существующей структуры на её переопределение.

В конечном итоге, лучший хак — это осознанность того, как всё работает. Каждый патч — философское признание несовершенства. И пока мы пытаемся оптимизировать алгоритмы, истинное совершенство, возможно, кроется в способности системы осознать свою собственную ограниченность и постоянно искать способы её преодолеть.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.04441.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-11 02:07