洞見 - Machine Learning - # 強化學習中的適應性世界模型

在非靜態環境下，透過潛在想像力學習行為的適應性世界模型

Q: HiP-POMDP 如何應用於需要處理高維感官輸入（例如，圖像、影片）的複雜現實世界任務？

將 HiP-POMDP 應用於處理高維感官輸入，如圖像和影片，需要克服幾個挑戰： 高維度資料處理: 圖像和影片資料的維度遠高於文中使用的 proprioceptive sensors 資料，直接應用 HiP-POMDP 會導致模型複雜度過高，難以訓練。解決方案包含： 表徵學習: 使用預訓練的視覺模型 (如 CNN、Transformer) 或結合自監督學習方法，將高維感官輸入轉換為低維度的特徵向量，再輸入 HiP-POMDP 模型。 分層式模型: 構建分層式的 HiP-POMDP 模型，例如使用多層次潛變量模型，分別處理不同抽象層級的資訊，逐步將高維輸入轉換為低維表示。 計算效率: 處理高維資料需要更高的計算能力和記憶體資源。解決方案包含： 模型壓縮: 使用模型壓縮技術，例如剪枝、量化等，降低模型複雜度，提高計算效率。 分散式訓練: 利用多個 GPU 或 TPU 進行分散式訓練，加速模型訓練過程。 環境動態複雜性: 現實世界環境的動態變化更加複雜，難以用簡單的模型準確預測。解決方案包含： 更強大的動態模型: 使用更強大的動態模型，例如圖神經網路、物理引擎等，提高模型對複雜環境動態的預測能力。 結合模型預測控制: 將 HiP-POMDP 與模型預測控制 (MPC) 等方法結合，利用模型預測未來多個時間步的狀態，提高決策的準確性和魯棒性。 總之，將 HiP-POMDP 應用於處理高維感官輸入需要結合多種技術，例如表徵學習、分層式模型、模型壓縮、分散式訓練、更強大的動態模型以及模型預測控制等，才能有效地解決高維資料處理、計算效率和環境動態複雜性等挑戰。

Q: 如果環境變化是部分可觀察或遵循某種已知模式，HiP-POMDP 是否可以進一步改進以利用這些信息？

是的，如果環境變化是部分可觀察或遵循某種已知模式，HiP-POMDP 可以利用這些信息進一步改進。以下提供幾種改進方向： 整合部分可觀察資訊: 將部分可觀察的環境變化資訊作為額外輸入加入模型，例如，可以將感測器讀數中指示環境變化的部分特徵提取出來，與其他觀察結果一起輸入模型。 修改模型架構，使其能夠處理部分可觀察的馬可夫決策過程 (POMDP)，例如，可以使用貝葉斯網路或隱馬爾可夫模型 (HMM) 來建模環境狀態的動態變化。 利用已知模式: 如果環境變化遵循某種已知模式，可以將這些先驗知識融入模型中。例如，可以： 使用特定類型的模型來描述環境變化的模式，例如周期性變化可以使用傅立葉級數或循環神經網路 (RNN) 來建模。 將環境變化的模式作為約束條件加入模型的訓練過程中，使模型學習到的潛在任務表示更符合實際情況。 結合元學習: 如果環境變化模式未知，但會重複出現，可以利用元學習 (Meta-Learning) 來訓練 HiP-POMDP 模型。 元學習可以使模型學會如何快速適應新的環境變化模式，進而更快地在新的任務中學習到有效的策略。 總之，針對環境變化的特性調整 HiP-POMDP 模型，可以更有效地利用環境資訊，提升模型的適應性和泛化能力。

核心概念

本文提出了一種名為 HiP-POMDP 的新形式主義，用於在非靜態環境中學習適應性世界模型和行為策略，並證明了該方法在各種非靜態強化學習基準測試中學習魯棒策略的有效性。

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參考資訊：
Gospodinov, E., Shaj, V., Becker, P., Geyer, S., & Neumann, G. (2024). Adaptive World Models: Learning Behaviors by Latent Imagination Under Non-Stationarity. Advances in Neural Information Processing Systems, 38. arXiv:2411.01342v1 [cs.LG]
研究目標：
本研究旨在解決現有基於模型的強化學習（MBRL）方法在處理非靜態環境（環境隨時間推移而變化）方面的局限性。具體而言，研究提出了一種新的形式主義，稱為 HiP-POMDP，用於在潛在狀態空間中學習適應性世界模型和行為策略。
方法：
HiP-POMDP 將非靜態性建模為一個額外的因果潛在變數，並採用兩階段方法進行學習和推理：

潛在任務抽象的推論： HiP-POMDP 使用一個上下文集緩衝區來存儲最近的環境交互信息，並利用貝葉斯聚合方法從中推斷出潛在的任務表示。
適應性表示和行為的學習： 基於推斷出的任務表示，HiP-POMDP 學習一個適應性的生成世界模型，該模型可以根據想像的動作對世界狀態進行反事實預測。同時，HiP-POMDP 還學習一個上下文敏感的行動者-評論者策略，該策略根據推斷出的任務表示選擇動作以最大化預期累積獎勵。

主要發現：

HiP-POMDP 在各種非靜態基準測試中，包括動態變化（例如，關節擾動、身體質量慣性變化）、目標變化（例如，目標速度變化、多任務學習）以及兩者的組合，都取得了顯著的性能提升。
與現有的基於 POMDP 的方法相比，HiP-POMDP 能够更好地適應環境變化，並學習更魯棒的策略。
HiP-POMDP 學習的潛在狀態空間表示比基於 POMDP 的方法學習的表示更結構化、更易於理解。
主要結論：
HiP-POMDP 為在非靜態環境中學習適應性世界模型和行為策略提供了一種有效且可擴展的方法。這種方法在機器人技術、自動駕駛和個性化醫療等領域具有廣泛的應用前景。
意義：
本研究通過提出 HiP-POMDP 形式主義，為解決強化學習中的非靜態性問題提供了一種新的思路。該方法的有效性已在多個基準測試中得到驗證，並為開發能夠適應動態環境的智能體奠定了基礎。
局限性和未來研究方向：

本研究主要關注於低維狀態空間中的非靜態性問題。未來研究可以探索如何將 HiP-POMDP 擴展到高維感官輸入（例如，圖像、點雲）的場景中。
本研究假設環境變化是不可知的。未來研究可以探討如何利用環境變化的先驗知識來進一步提高 HiP-POMDP 的性能。

統計資料

作者評估了兩種競爭形式主義（POMDP 和 HiP-POMDP）在處理偶發評估設置中的非靜態性的性能。
作者關注三種類型的非靜態性：（1）傳遞函數的變化，（2）獎勵的變化，以及（3）兩者的組合。
對於每一種類型，作者進一步考慮了兩種情況：• 情節間非靜態性：變化在一個情節內保持固定，但在不同情節之間變化。• 情節內非靜態性：非靜態變化可能發生在單個情節內。
在所有實驗中，本體感受傳感器被用作觀察來源。
作者將 Dreamer [8] 作為 POMDP 形式主義的基準。
對於 HiP-POMDP，作者通過結合潛在任務抽象來修改 Dreamer，以確保兩種方法之間的公平比較。
此外，作者還包括了一個“預言機”基準，其中假設任務是直接觀察到的。
作者在所有實驗中評估代理，方法是計算每 25 個時期 10 個軌跡的平均回報，每個時期都有隨機抽樣的環境變化。
性能曲線是通過對 10 個不同隨機種子的結果進行平均來計算的。
HiP-POMDP 代理在具有挑戰性的情節內變化下，甚至與預言機競爭，都能帶來穩健的性能提升。
在所有情況下，vanilla POMDP 代理都無法處理目標變化。
另一方面，具有推斷任務抽象的 HiP-POMDP 代理在很大程度上解決了這個問題。
與 POMDP 設置不同，HiP-POMDP 中的任務抽象塑造了一個更結構化和解耦的潛在空間，該空間與推斷的任務一致。
在 HiP-POMDP 設置中，在潛在任務空間表示 (l) 中也觀察到這種解耦。

從以下內容提煉的關鍵洞見

Adaptive World Models: Learning Behaviors by Latent Imagination Under Non-Stationarity

by Emiliyan Gos... 於 arxiv.org 11-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.01342.pdf

Adaptive World Models: Learning Behaviors by Latent Imagination Under Non-Stationarity

深入探究

HiP-POMDP 如何應用於需要處理高維感官輸入（例如，圖像、影片）的複雜現實世界任務？

將 HiP-POMDP 應用於處理高維感官輸入，如圖像和影片，需要克服幾個挑戰：

高維度資料處理:  圖像和影片資料的維度遠高於文中使用的 proprioceptive sensors 資料，直接應用 HiP-POMDP 會導致模型複雜度過高，難以訓練。解決方案包含：

表徵學習:  使用預訓練的視覺模型 (如 CNN、Transformer) 或結合自監督學習方法，將高維感官輸入轉換為低維度的特徵向量，再輸入 HiP-POMDP 模型。
分層式模型:  構建分層式的 HiP-POMDP 模型，例如使用多層次潛變量模型，分別處理不同抽象層級的資訊，逐步將高維輸入轉換為低維表示。

計算效率:  處理高維資料需要更高的計算能力和記憶體資源。解決方案包含：

模型壓縮:  使用模型壓縮技術，例如剪枝、量化等，降低模型複雜度，提高計算效率。
分散式訓練:  利用多個 GPU 或 TPU 進行分散式訓練，加速模型訓練過程。

環境動態複雜性:  現實世界環境的動態變化更加複雜，難以用簡單的模型準確預測。解決方案包含：

更強大的動態模型:  使用更強大的動態模型，例如圖神經網路、物理引擎等，提高模型對複雜環境動態的預測能力。
結合模型預測控制:  將 HiP-POMDP 與模型預測控制 (MPC) 等方法結合，利用模型預測未來多個時間步的狀態，提高決策的準確性和魯棒性。

總之，將 HiP-POMDP 應用於處理高維感官輸入需要結合多種技術，例如表徵學習、分層式模型、模型壓縮、分散式訓練、更強大的動態模型以及模型預測控制等，才能有效地解決高維資料處理、計算效率和環境動態複雜性等挑戰。

如果環境變化是部分可觀察或遵循某種已知模式，HiP-POMDP 是否可以進一步改進以利用這些信息？

是的，如果環境變化是部分可觀察或遵循某種已知模式，HiP-POMDP 可以利用這些信息進一步改進。以下提供幾種改進方向：

整合部分可觀察資訊:

將部分可觀察的環境變化資訊作為額外輸入加入模型，例如，可以將感測器讀數中指示環境變化的部分特徵提取出來，與其他觀察結果一起輸入模型。
修改模型架構，使其能夠處理部分可觀察的馬可夫決策過程 (POMDP)，例如，可以使用貝葉斯網路或隱馬爾可夫模型 (HMM) 來建模環境狀態的動態變化。

利用已知模式:

如果環境變化遵循某種已知模式，可以將這些先驗知識融入模型中。例如，可以：

使用特定類型的模型來描述環境變化的模式，例如周期性變化可以使用傅立葉級數或循環神經網路 (RNN) 來建模。
將環境變化的模式作為約束條件加入模型的訓練過程中，使模型學習到的潛在任務表示更符合實際情況。

結合元學習:

如果環境變化模式未知，但會重複出現，可以利用元學習 (Meta-Learning) 來訓練 HiP-POMDP 模型。
元學習可以使模型學會如何快速適應新的環境變化模式，進而更快地在新的任務中學習到有效的策略。

總之，針對環境變化的特性調整 HiP-POMDP 模型，可以更有效地利用環境資訊，提升模型的適應性和泛化能力。

學習到的潛在任務表示如何促進不同任務之間的知識遷移，以及如何利用這些表示來加速新任務的學習？

HiP-POMDP 學習到的潛在任務表示可以有效促進不同任務之間的知識遷移，並加速新任務的學習。主要體現在以下幾個方面：

任務共性提取: 潛在任務表示可以捕捉不同任務之間的共性特徵。例如，在機器人控制任務中，"行走" 這個任務在不同環境（平地、樓梯、崎嶇地形）中雖然細節有所不同，但其核心概念是相似的。HiP-POMDP 可以學習到 "行走" 這一核心概念的潛在表示，並將其應用於不同環境中的行走任務，實現知識遷移。
模組化策略學習: 潛在任務表示可以將策略分解成不同的模組，每個模組对应一個特定的子任務或技能。當面臨新任務時，可以根據任務需求組合不同的模組，快速構建新的策略，而無需從頭開始學習。
加速新任務學習:

在新任務的學習初期，可以使用先前任務學習到的潛在任務表示來初始化模型，或者作為正則化項，引導模型更快地收斂到合理的解空間。
可以利用先前任務學習到的潛在任務表示，在新任務中使用更少的樣本進行學習，實現樣本效率的提升。



以下列舉一些利用潛在任務表示加速新任務學習的具體方法：

潛在任務空間中的距離度量:  可以使用學習到的潛在任務表示來計算不同任務之間的相似度。對於與新任務相似的舊任務，可以優先考慮遷移其知識，例如策略、模型参数等。
基於潛在任務表示的策略检索:  可以將學習到的潛在任務表示存储在一个数据库中，并根据新任务的特征检索相似的任务，复用其策略或模型参数。
多任務學習:  可以將新任務與先前任務一起進行多任務學習，利用任務之間的共性和差異性，提升模型的泛化能力和學習效率。
總之，HiP-POMDP 學習到的潛在任務表示為知識遷移和新任務學習提供了有效的途徑，可以顯著提升機器學習模型的適應性和學習效率。