Granger-Causal Hierarchical Skill Discovery in Reinforcement Learning

核心概念

Hierarchical RL methods like COInS use interaction-guided skill discovery to improve sample efficiency and transferability in complex tasks.

摘要

The article introduces the Chain of Interaction Skills (COInS) algorithm for hierarchical skill discovery in reinforcement learning.
COInS focuses on controllability in factored domains to identify task-agnostic skills that permit a high degree of control.
The algorithm uses Granger-causal tests to detect interactions between state factors and trains a chain of skills to control each factor successively.
Evaluation on a robotic pushing task with obstacles shows significant improvement in sample efficiency and final performance compared to standard RL baselines.
COInS breaks down complex tasks into transferable, intuitive skills automatically, improving sample efficiency by reducing the time horizon through skill learning.
Abstract

Reinforcement Learning (RL) has shown promise but struggles with high data requirements and brittle generalization.
Hierarchical RL methods aim to address these limitations by decomposing policies into skills and reusing them across different tasks.
COInS algorithm focuses on controllability in factored domains using Granger-causal tests to detect interactions between state factors.
Introduction

RL methods struggle with high data requirements and brittle generalization.
HRL methods decompose policies into skills for improved sample efficiency and generalization.
Data Extraction

COInS uses Granger-causal tests to detect interactions between state factors.

統計資料

COInSは、状態要因間の相互作用を検出するためにGranger因果テストを使用します。

引述

從以下內容提煉的關鍵洞見

Granger-Causal Hierarchical Skill Discovery

by Caleb Chuck,... 於 arxiv.org 03-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2306.09509.pdf

深入探究

どのようにCOInSアルゴリズムは他のRL手法と比較して優れていますか

COInSアルゴリズムは、他のRL手法と比較して優れている点がいくつかあります。まず、COInSはGranger因果関係を活用して相互作用を特定し、その情報を利用してスキルを獲得します。この方法により、エージェントはタスク内で重要な相互作用に焦点を当てたスキルを効率的に学習することができます。また、COInSはHierarchical RL（HRL）の要素も取り入れており、長期的なタスクをより小さなセグメントに分解することで学習効率が向上します。さらに、報酬フリーな方法であるため、「sparse-reward, long-horizon tasks」でも効果的に学習が可能です。

報酬ベースのスキル学習と報酬フリーなスキル学習の違いは何ですか

報酬ベースのスキル学習と報酬フリーなスキル学習の違いは以下の通りです。

報酬ベースのスキル学習: この方法ではエージェントが意味ある進歩を達成した場合に更新される制約条件下で動作します。つまり、エージェントが目標や報酬関連イベントを達成した際にのみ更新されます。
報酬フリーなスキル学習: 一方でこの方法では特定の報酬や目標条件下ではなく、与えられたデータから有益な情報や相互作用パターン等から新しい能力（スキル）を発見しようと試みます。

このアプローチが他の複雑なタスクにどのように適用できるか考えられますか

COInSアプローチは他の複雑なタスクへも応用可能性があります。例えば、「weather balloon navigation」といった高次元・長期間タスクから「Starcraft」まで幅広い領域へ展開することが考えられます。特に「state-covering statistics」だけでは対処しづらかった高次元空間や稀少性インタラクション問題領域へおそらく有益です。「Chain of Interaction Skills (COInS) algorithm」は自律的かつ指向性豊かな探索行動パラダイム提供し，これら複雑系ドメイン内部結合振舞コード化支援可能性示唆します．