在视觉强化学习中黄色日本，很多依次未推敲序列方案历程，导致所学表征枯竭要道的永久信息的空白被填补上了。
来自中科大的商议东说念主员在信息瓶颈（Information Bottleneck）框架下，提议了一种新颖的鲁棒算作价值表征学习依次 ROUSER。
作家从表面上证明了 ROUSER 大约使用学习到的鲁棒表征准确意象算作价值，从而幸免了智能体在测试环境中的方案技艺遭到平缓。
具体而言，ROUSER 通过最大化表征与算作价值之间的互信息，来保留永久信息；
同期，最小化表征与情景 - 算作对之间的互信息，以滤除无关特征。
由于算作价值是未知的，ROUSER 提议将情景 - 算作对的鲁棒表征领会为单步奖励和下一情景 - 算作对的鲁棒表征。
实验后果标明，在包括布景烦躁与心思烦躁的 12 项任务中，ROUSER 于其中的 11 项任务上优于多种现时的先进依次。
传统依次难以捕捉要道永久信息
视觉强化学习中的泛化问题比年来受到了常常难得，其商议后劲在于使智能体具备处理推行复杂任务的技艺，并能在各样化环境中说明精好意思。
这里的泛化技艺是指智能体大约将其学到的政策平直应用于未知环境，即使这些环境中存在与测验阶段不同的视觉烦躁（如动态布景或可控物体心思变化）。
因此，具备精好意思泛化技艺的智能体不错在濒临未见烦躁的环境时已经保握高性能奉行任务，无需大齐的再行测验。
尽管现存依次以数据增广、对比学习等工夫增强了智能体面向环境视觉烦躁的鲁棒性，但值得肃穆的是，这类商议常常仅聚焦于何如从视觉图像中提真金不怕火鲁棒的、不随环境变化的信息，忽略了下贱要道的方案历程。
色戒在线看这导致这些依次难以捕捉序列数据中要道的永久信息，而这恰是视觉强化学习泛化技艺的中枢身分之一。
为了针对性地管理这类问题，作家在信息瓶颈（Information Bottleneck）框架下，提议了鲁棒算作价值表征学习依次（ROUSER），通过引入信息瓶颈来学习能灵验捕捉方案筹商中永久信息的向量化表征。
领会情景 - 算作对鲁棒表征
本文提议的 ROUSER 主要包括两个中枢想路：
一是为了学习能灵验捕捉方案筹商中永久信息的向量化表征，ROUSER 基于信息瓶颈框架，通过最大化表征与算作价值之间的互信息，来保留永久信息；
同期，最小化表征与情景 - 算作对之间的互信息，以滤除无关特征。
二是由于算作价值是未知的，无法平直最大化表征与算作价值之间的互信息，因此 ROUSER 提议将情景 - 算作对的鲁棒表征领会为仅包含单步奖励信息的表征和下一情景 - 算作对的鲁棒表征。
这么一来，不错借助已知的单步奖励，计较用于鲁棒表征学习的赔本函数。
依次架构图如下所示：
为兑现上述想路，ROUSER 主要包括两个中枢模块——奖励模子（Reward Model）和鲁棒赔本（Robust Loss）。
其中奖励模子旨在学习仅包含单步奖励信息的表征。
具体来说，奖励模子基于信息瓶颈框架，最大化从情景 - 算作对中提真金不怕火的奖励表征与单步奖励之间的互信息，同期最小化奖励表征与对应情景 - 算作对之间的互信息，从而开发模子学习仅包含奖励信息的表征。
鲁棒赔本则旨在构建可计较的赔本函数，学习能灵验捕捉方案筹商中永久信息的向量化表征。
基于对情景 - 算作对的鲁棒表征领会工夫，构建递归式赔本函数，仅诈欺奖励模子编码的表征即可平直计较该赔本。
且该部分仅为赔本函数的构建，并莫得转变强化学习中月旦家（Critic）模子的架构。最终旨在学习的向量化表征为月旦家模子的中间层镶嵌（Embedding）。
本文表面证明了 ROUSER 大约诈欺学习到的向量化表征准确意象方案筹商，即算作价值。
基于这一表面后果，ROUSER 能灵验伙同各样一语气和冲破范畴的视觉强化学习算法，以普及其对算作价值意象的准确性，从而普及举座鲁棒性。
实验后果
在视觉强化学习泛化性商议的 12 个一语气范畴任务中，ROUSER 于 11 个任务上得到了最优性能。
其中下图的 6 个任务是智能体面向物体动态心思变化烦躁的泛化性能。
下图的 6 个任务展示了智能体面向布景烦躁的泛化性能。
ROUSER 依次的一大特色是不错兼容冲破范畴任务，本文在 Procgen 环境中进行了联系实验。
如下表所示，当 ROUSER 与基于价值的 VRL 依次伙同应用于非一语气范畴任务时，也大约普及智能体的泛化性能。
更多本色请参考原论文与神色主页。
论文第一作家杨睿，中国科学工夫大学 2019 级硕博连读生，师从王杰证明、李斌证明，主要商议标的为强化学习、自动驾驶等。
论文地址：
https://openreview.net/pdf?id=PDtMrogheZ
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