核心概念
本文提出了一種基於神經過程的學習情境條件動態模型的方法,並提出了一種基於資訊理論的校準方法,以根據經驗將動態模型適應目標環境。
本文提出了一種學習具有不同屬性的參數化動態系統族的動態模型的方法。這些動態模型被表述為以潛在情境變數為條件的隨機過程,該變數是從觀察到的各個系統的轉變中推斷出來的。這種概率公式允許我們計算一個動作序列,該序列可以在有限的環境交互次數內,在參數化族中最佳地探索給定系統。這是通過引導系統經歷對情境變數資訊量最大的轉變來實現的。
我們在一個非線性玩具問題和兩個著名的強化學習環境中證明了我們的方法在探索方面的有效性。
研究目標
本文旨在解決如何有效地收集數據以學習情境條件動態模型的問題。具體而言,目標是找到一個動作序列,該序列可以最大限度地減少潛在情境變數的不確定性,從而實現對給定系統的快速識別。
方法
本文採用神經過程框架,並使用概率情境編碼器來構建潛在動態模型。該模型允許根據觀察到的動態系統的轉變來推斷潛在情境變數。為了找到最佳的校準動作序列,本文提出了一種基於預期信息增益(EIG)和模型預測控制(MPC)的資訊理論校準方案。
主要發現
本文提出的概率模型能夠根據對動態系統的觀察結果,對情境變數產生有意義的後驗不確定性。
與隨機校準方案相比,本文提出的基於 EIG 和 MPC 的校準方案顯著降低了動態模型的預測誤差。
MPC 校準方案在需要多步規劃以有效探索環境的情況下,優於開環校準方案。
主要結論
本文提出的學習和校準情境條件動態模型的方法在各種環境中表現出良好的性能。基於資訊理論的校準方案能夠有效地減少潛在情境變數的不確定性,從而提高動態模型的預測精度。
意義
本文的研究結果對機器人學、控制理論和強化學習等領域具有重要意義。所提出的方法可以應用於需要從經驗中學習和適應動態模型的各種實際應用中。
局限性和未來研究方向
本文主要關注具有完全可觀察狀態的環境。未來的工作可以探索將該方法擴展到部分可觀察環境。
本文提出的校準方案假設動態模型屬於訓練期間觀察到的動態模型族。未來的工作可以研究如何放寬這一假設,以處理訓練數據分佈之外的環境。
本文提出的方法主要關注模型校準,未來的工作可以探索如何將其與基於模型的控制和強化學習算法相結合,以實現更有效的決策和控制。
統計資料
在玩具問題中,使用最佳校準方案的模型的預測誤差顯著低於使用隨機校準方案的模型。
在 OpenAI Gym Pendulum 環境中,使用 MPC 校準方案收集的數據訓練的模型的預測誤差最低,其次是開環校準方案,最後是隨機校準方案。
在 MountainCar 環境中,使用 MPC 校準方案收集的數據訓練的模型的預測誤差也最低,其次是開環校準方案,最後是隨機校準方案。