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Hierarchical Reward Modeling for Deep Reinforcement Learning
核心概念
報酬設計のための階層的なフレームワークを提案する。
要約
- 报酬设计是强化学习中的一个基本但具有挑战性的方面。
- 提出了一个名为HERON的层次化奖励建模框架，通过对轨迹进行成对比较来训练基于偏好的奖励模型。
- 实验证明HERON在交通灯控制和代码生成任务中优于现有方法。
- 在经典控制和机器人控制环境中，HERON表现出色，并且超越了奖励工程基线。
- HERON展示了灵活性和适用性，即使在不理想的环境下也能取得合理的政策训练结果。
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arxiv.org
Deep Reinforcement Learning with Hierarchical Reward Modeling
統計
交通灯控制环境中，6个反馈信号具有等级结构：队列长度>平均车辆等待时间>其他反馈信号。
代码生成任务中，使用三个信号：程序是否通过所有测试、程序通过测试的百分比、与专家演示之间的AST相似度。
在经典控制和机器人控制任务中，使用多层MLP参数化奖励模型，并采用DDPG算法进行训练。
引用
"HERON trains a preference-based reward model through pair-wise trajectory comparisons."
"Our framework can not only train high performing agents on difficult tasks but also provide additional benefits such as improved sample efficiency and robustness."
"HERON is quite flexible, and by changing the reward hierarchy we can significantly influence the agent’s behavior."
深掘り質問
如何确保HERON在不同环境下都能表现出色
HERONが異なる環境で優れたパフォーマンスを発揮するためには、いくつかの重要なポイントがあります。まず第一に、HERONはフィードバックシグナルの階層構造を活用しており、この階層的な比較手法は環境変化に対して柔軟性を持っています。さらに、HERONは絶対値ではなく相対量に基づいて行動決定を行うため、トレーニング環境の変化に強いと言えます。また、報酬設計プロセス自体も柔軟であり、ドメイン知識やフィードバック信号のランキングを適切に組み込むことで異なる環境でも効果的なポリシーを学習することが可能です。
奖励工程是否仍然是与HERON相比的最佳选择
奖励工程在某些情况下仍然是一个有效的选择，特别是在资源有限或无法获取足够人类标签数据时。奖励工程可以通过调整权重来组合不同的反馈信号，从而设计出适当的奖励函数。然而，在具有明显层次结构和多个反馈信号且可由人类监督员进行排序的环境中，HERON往往能提供更好的表现。通过利用这种层次结构，并根据反馈信号之间的重要性排名进行偏好比较和奖励建模，HERON可以更有效地训练高性能代理程序，并提供额外优点如改善样本效率和稳健性。
如何将这种階層式獎勵建模應用於其他領域
将这种层次式奖励建模应用于其他领域需要考虑几个关键因素。首先，确保领域内存在多个反馈信号以及这些信号之间存在一定程度上的等级关系非常重要。其次，在确定了反馈信号之间的重要性排序后，需要设计一个合适的决策树结构来实施对轨迹对比并进行偏好 elicitation 过程。最后，在训练过程中需要使用正确参数设置以及充分收集数据以确保 HERON 模型能够成功学习到良好政策。
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