Политики с энтропией: Новый подход к обучению с подкреплением

от

Автор: Денис Аветисян

Исследователи предложили инновационный метод, позволяющий создавать более стабильные и предсказуемые стратегии обучения с подкреплением за счет регуляризации кинетической энергией.

"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

Представлен FLAC — фреймворк, использующий регуляризацию кинетической энергией для достижения максимальной энтропии в обучении с подкреплением без явной оценки плотности.

Итеративные генеративные политики, такие как диффузионные модели и flow matching, обеспечивают высокую выразительность в задачах непрерывного управления, но усложняют применение принципа максимальной энтропии в обучении с подкреплением из-за недоступности логарифмов плотности вероятности действий. В данной работе представлена методика ‘FLAC: Maximum Entropy RL via Kinetic Energy Regularized Bridge Matching’, предлагающая новый вероятностно-независимый подход, регулирующий стохастичность политики путем минимизации кинетической энергии поля скоростей. Ключевой идеей является формулировка оптимизации политики как задачи обобщенного Шрёдингеровского моста, использующего высокоэнтропийный эталонный процесс, что позволяет естественным образом интегрировать принцип максимальной энтропии без явной оценки плотностей. Сможет ли предложенный подход к регуляризации энергии политики открыть новые горизонты для обучения генеративных моделей с подкреплением и повысить их эффективность в сложных задачах управления?

Исследование пространства состояний: вечная проблема обучения с подкреплением

Эффективная оптимизация стратегии в обучении с подкреплением требует всестороннего исследования пространства состояний и действий. Это связано с тем, что алгоритмы часто застревают в локальных оптимумах, не обнаруживая более выгодные долгосрочные решения. Именно поэтому, для достижения высокой производительности, необходимо активно исследовать новые действия и состояния, даже если они кажутся неперспективными на первый взгляд. По сути, надежное исследование позволяет агенту вырваться из узких рамок известных стратегий и обнаружить неочевидные пути к оптимальному поведению, что особенно важно в сложных и динамичных средах, где статические стратегии быстро устаревают.

Традиционные методы обучения с подкреплением, такие как обучение с максимальной энтропией, основанные на логарифмической плотности действий, зачастую демонстрируют хрупкость и неэффективность в сложных средах. Данный подход, стремясь максимизировать энтропию политики, может приводить к излишней случайности действий и затруднять стабильное обучение. В частности, при увеличении размерности пространства состояний и действий, оценка логарифмической плотности становится все более сложной и подверженной ошибкам, что негативно сказывается на сходимости алгоритма. Неспособность эффективно адаптироваться к новым, непредсказуемым ситуациям делает эти методы уязвимыми в динамичных и сложных задачах, где требуется гибкость и устойчивость к изменениям.

Одной из центральных трудностей в обучении с подкреплением является необходимость тонкого баланса между использованием уже известных, приносящих вознаграждение стратегий и активным поиском новых, потенциально более эффективных подходов. Если алгоритм чрезмерно полагается на эксплуатацию текущих знаний, он может застрять в локальном оптимуме, упуская из виду более выгодные решения. С другой стороны, чрезмерная исследовательская деятельность может привести к неэффективному использованию ресурсов и замедлению процесса обучения. Поэтому разработка методов, способных динамически адаптировать степень исследования в зависимости от сложности среды и прогресса обучения, является ключевой задачей для создания интеллектуальных агентов, способных успешно действовать в разнообразных и непредсказуемых условиях. Эффективное решение данной проблемы требует учета не только текущих вознаграждений, но и неопределенности в оценке ценности различных состояний и действий.

Итеративные генеративные политики: новый взгляд на управление

Итеративные генеративные политики, такие как диффузионные модели и Flow Matching, представляют собой отличный от традиционных подход к представлению политик управления. В отличие от методов, непосредственно отображающих состояние в действие, эти политики определяют политику посредством последовательной процедуры генерации, формируя действия поэтапно. Данный подход позволяет создавать более сложные и нюансированные представления, поскольку политика выражается как процесс, а не как статическое отображение. Вместо выбора конкретного действия, итеративные генеративные политики моделируют распределение вероятностей над траекториями, что позволяет учитывать неопределенность и генерировать разнообразные, но эффективные стратегии поведения.

В отличие от традиционных методов, использующих прямое отображение состояний в действия, итеративные генеративные политики определяют стратегию посредством последовательной процедуры генерации. Вместо выбора действия напрямую, политика формирует его поэтапно, генерируя последовательность действий шаг за шагом. Этот процесс основан на вероятностном моделировании, где каждое действие обусловлено предыдущими, и позволяет учитывать временную зависимость в динамике задачи. Фактически, политика моделирует условное распределение вероятностей действий, учитывая как текущее состояние среды, так и историю предыдущих действий, что обеспечивает более гибкое и адаптивное поведение агента.

В отличие от традиционных подходов, где политика непосредственно отображает состояние в действие, итеративные генеративные политики формируют распределение траекторий. Это означает, что политика описывает вероятность получения определенной последовательности действий, а не просто предсказывает единое оптимальное действие в данный момент времени. Такое представление позволяет более точно моделировать неопределенность и разнообразие возможных стратегий поведения, особенно в сложных задачах с долгосрочным планированием. Формирование распределения траекторий обеспечивает более тонкое и нюансированное представление политики, позволяя учитывать различные варианты развития событий и выбирать наиболее подходящую траекторию, соответствующую заданным целям и ограничениям.

FLAC: регулирование стохастичности через кинетическую энергию

Метод Field Least-Energy Actor-Critic (FLAC) представляет собой новый подход к регулированию стохастичности генеративных политик в обучении с подкреплением. В отличие от традиционных методов, которые часто полагаются на статические параметры для контроля случайности, FLAC динамически адаптирует процесс обучения, чтобы минимизировать нежелательные колебания в генерируемых действиях. Это достигается за счет введения понятия «энергии», отражающей степень отклонения политики от желаемого поведения, и последующей регуляризации этой энергии в процессе оптимизации. Такой подход позволяет FLAC генерировать более стабильные и предсказуемые политики, особенно в задачах с высокой степенью неопределенности или сложными динамическими системами. Ключевой особенностью является возможность управления уровнем стохастичности, что позволяет находить баланс между исследованием и эксплуатацией в процессе обучения.

Метод FLAC использует регуляризацию кинетической энергией для снижения стохастичности генерируемых политик. Данный подход предполагает наложение штрафа на отклонения от эталонного процесса (Reference Process), что способствует генерации более плавных и стабильных траекторий. Регуляризация основана на \frac{1}{2} ||\dot{x}||^2 , где \dot{x} представляет собой скорость изменения состояния системы. Увеличение штрафа за отклонение от эталонного процесса приводит к уменьшению дисперсии генерируемых действий и, как следствие, к повышению стабильности и предсказуемости поведения агента.

В основе FLAC лежит механизм автоматической настройки энергетического штрафа, реализуемый посредством двойственного лагранжиана. Этот подход позволяет динамически адаптировать величину штрафа за кинетическую энергию в процессе обучения. Вместо использования фиксированного коэффициента, FLAC вычисляет оптимальный энергетический штраф, максимизируя двойственную функцию лагранжиана. Это обеспечивает автоматическую регуляровку между исследованием и использованием политики, избегая чрезмерной или недостаточной стохастичности. В результате, алгоритм автоматически подстраивает степень сглаживания траекторий, обеспечивая стабильность и эффективность обучения, без необходимости ручной настройки гиперпараметров, определяющих кинетическую энергию. \mathcal{L}(\pi, \lambda) = \mathbb{E}_{\tau \sim \pi} [R(\tau) - \lambda K(\tau)] , где K(\tau) — кинетическая энергия траектории τ, а λ — коэффициент, который FLAC автоматически настраивает.

Теоретические основания и практические следствия

В основе разработки FLAC лежит концепция обобщенного моста Шрёдингера, позволяющая рассматривать оптимизацию политики с энтропийной регуляризацией как задачу сопоставления распределений траекторий. Данный подход позволяет переформулировать процесс обучения политики не как прямое максимизирование награды, а как поиск оптимального соответствия между распределением траекторий, генерируемых текущей политикой, и целевым распределением, определяемым задачей. Использование обобщенного моста Шрёдингера предоставляет математический аппарат для измерения расстояния между этими распределениями и, следовательно, для определения направления улучшения политики. В результате, FLAC эффективно решает задачу управления, находя политику, которая генерирует траектории, наиболее близкие к желаемым, что обеспечивает стабильное и эффективное обучение даже в сложных задачах непрерывного управления.

В основе подхода FLAC лежит регулировка поведения агента при исследовании среды, осуществляемая посредством регуляризации Least-Kinetic Generalized Schrödinger Bridge (GSB). Данный метод позволяет принципиально контролировать степень случайности в действиях агента, избегая как недостаточной разведки пространства состояний, так и чрезмерно хаотичного поведения, снижающего эффективность обучения. Регуляризация Least-Kinetic GSB, в отличие от традиционных подходов, фокусируется на минимизации кинетической энергии траекторий, что способствует формированию более плавных и целесообразных стратегий исследования. В результате, FLAC демонстрирует стабильное и эффективное обучение в сложных задачах непрерывного управления, требующих баланса между разведкой и эксплуатацией, обеспечивая оптимальное поведение агента в динамической среде.

Разработанный алгоритм FLAC демонстрирует конкурентоспособные и даже превосходящие результаты в задачах непрерывного управления высокой размерности, таких как DMControl и HumanoidBench. При этом, в отличие от TD-MPC2, FLAC достигает сопоставимых асимптотических показателей эффективности без необходимости использования модельного подхода — то есть, без построения и применения внутренней модели окружающей среды. Это позволяет FLAC успешно решать сложные задачи управления, сохраняя при этом вычислительную эффективность и упрощая процесс обучения, что особенно важно для робототехники и других приложений, где построение точной модели мира затруднительно или невозможно.

Особенностью разработанного подхода является его исключительная эффективность, достигаемая всего за два вычисления функции N=2. Это существенно меньше, чем требуется алгоритмам DIME, где необходимо шестнадцать вычислений N=16, и SAC-Flow, использующему четыре вычисления N=4. Такое значительное сокращение вычислительных затрат делает данный метод привлекательным для задач, где ресурсы ограничены, и позволяет ускорить процесс обучения агента без потери в качестве управления, особенно в сложных, высокоразмерных средах.

Разработанный алгоритм FLAC демонстрирует сопоставимое с TD-MPC2 улучшение производительности в задачах непрерывного управления, что особенно примечательно, учитывая, что FLAC функционирует в рамках бесмодельного подхода. В отличие от TD-MPC2, требующего построения и использования модели окружающей среды, FLAC обходится без этого этапа, что упрощает его реализацию и снижает вычислительные затраты. Достижение аналогичного уровня эффективности без опоры на модель окружающей среды представляет собой значительный прогресс в области обучения с подкреплением, позволяя применять алгоритм в сценариях, где создание точной модели нецелесообразно или невозможно. Полученные результаты подтверждают перспективность бесмодельных методов для решения сложных задач управления и открывают новые возможности для разработки автономных систем.

Исследование представляет собой очередной пример того, как элегантная теория сталкивается с суровой реальностью. Авторы стремятся обуздать стохастичность политик, вводя регуляризацию кинетической энергией, что, в сущности, является попыткой придать им хоть какую-то предсказуемость. Впрочем, это лишь очередная мера, направленная на то, чтобы заставить алгоритм работать в условиях, далеких от идеальных. Как заметил Андрей Колмогоров: «Математики не изучают мир, а лишь создают конструкции, которые кажутся ему соответствующими». И в данном случае, конструкция, призванная соответствовать задачам обучения с подкреплением, выглядит изящно, но не факт, что выдержит столкновение с реальными данными и вычислительными ограничениями. Особенно учитывая, что регуляризация кинетической энергией, по сути, пытается сгладить шум, неизбежно возникающий в процессе обучения.

Что дальше?

Предложенный подход, безусловно, элегантен. Регуляризация кинетической энергией — это попытка примирить теоретическую красоту максимальной энтропии с суровой реальностью обучения, где каждая «генеративная» политика рано или поздно сталкивается с необходимостью хоть как-то работать в реальном времени. Однако, стоит помнить: всякая оптимизация, рано или поздно, будет оптимизирована обратно. Попытка «укротить» стохастичность — это лишь перенос проблемы на другой уровень, и не факт, что последующие итерации не потребуют ещё более изощренных регуляризаторов.

Очевидным направлением для дальнейших исследований представляется адаптация данного подхода к задачам, где пространство состояний и действий не столь гладко. В реальном мире редко встречаются идеальные диффузионные модели, и неизбежные неточности в оценке градиентов могут свести на нет все преимущества регуляризации. Архитектура, конечно, не схема, а компромисс, переживший деплой, но и компромиссы имеют свои пределы.

В конечном итоге, вопрос не в том, чтобы создать «идеальную» политику, а в том, чтобы разработать методы, позволяющие эффективно справляться с неизбежным техническим долгом. Не рефакторинг кода, а реанимация надежды — вот, пожалуй, истинная задача исследователей в области обучения с подкреплением.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.12829.pdf

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

Смотрите также:

2026-02-16 18:31