Apprendre par des exemples : une nouvelle approche en apprentissage par renforcement
Une méthode qui utilise des exemples pour aider les agents à prendre des décisions.
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Table des matières
L'Apprentissage par renforcement (RL) est une méthode utilisée en intelligence artificielle pour apprendre aux agents à prendre des décisions en apprenant de leurs actions et des résultats de ces actions. Dans une situation idéale, les agents reçoivent des retours à travers des récompenses pour leurs actions. Cependant, dans de nombreuses situations réelles, définir ces récompenses peut être compliqué, et obtenir des retours peut coûter cher. C'est là que se trouvent les défis, surtout pour les tâches qui pourraient bénéficier du RL.
Dans le RL traditionnel, un agent essaie de trouver une stratégie qui lui indique quoi faire dans différentes situations pour maximiser une récompense. Cependant, il est souvent plus pratique pour les utilisateurs de fournir des Exemples de succès plutôt que de définir des récompenses spécifiques. Par exemple, imagine un robot qui doit ranger des vêtements dans une machine à laver. Au lieu de dire au robot comment faire avec un système de récompense, l'utilisateur pourrait lui montrer plusieurs exemples de vêtements bien rangés.
Cette méthode d'utilisation d'exemples plutôt que de récompenses directes devient de plus en plus populaire. L'objectif est d'aider l'agent à comprendre quelles actions mènent au succès en se basant sur des expériences passées plutôt que de se fier uniquement à des récompenses prédéfinies. Cet article discute d'une méthode qui permet aux agents d'apprendre à partir d'exemples de résultats réussis, ce qui leur facilite l'accomplissement de tâches sans passer par l'essai-erreur.
Le défi de définir des récompenses
Dans de nombreux cas, créer une fonction de récompense pour le RL est difficile. Les utilisateurs peuvent savoir ce qu'ils veulent, mais avoir du mal à spécifier les récompenses exactes que leurs agents devraient recevoir. Par exemple, dans une tâche robotique, savoir juste que le robot doit ranger du linge ne suffit pas ; il faut préciser combien de points il obtient pour chaque action de rangement réussie. Cela peut souvent mener à des confusions et à des performances médiocres de l'agent.
Au lieu de définir des récompenses pour chaque action possible que l'agent pourrait prendre, les utilisateurs peuvent fournir des cas de succès qui montrent ce qu'ils aimeraient que l'agent atteigne. L'agent, à son tour, peut apprendre de ces exemples. Cependant, développer une méthode claire pour relier ces exemples à la compréhension de l'agent de ce qu'il doit faire est essentiel. C'est ce que la nouvelle méthode vise à accomplir.
Contrôle basé sur des exemples
Cet article présente une méthode appelée LAEO, qui signifie Apprendre à Atteindre des Exemples Hors ligne. LAEO se concentre sur l'utilisation d'exemples de résultats réussis pour former des agents. Au lieu d'apprendre une fonction de récompense, la méthode LAEO comprend les Transitions entre différents états et apprend comment agir en fonction de ces transitions.
L'aspect clé de LAEO est l'apprentissage d'un modèle implicite de transitions ou comment les états évoluent au fil du temps. Par exemple, si un agent commence dans un état spécifique et prend une action, le modèle implicite aide à prédire quel sera le prochain état. Cela permet à l'agent de prendre de meilleures décisions basées sur ce qui a été montré dans les exemples réussis.
En utilisant cette méthode, l'agent peut estimer la probabilité d'atteindre un résultat réussi en fonction de ses actions et du modèle appris. Cette approche offre un chemin plus direct pour que les agents apprennent par rapport aux complexités de la définition de récompenses appropriées.
Apprendre à partir de données hors ligne
Un des principaux avantages de LAEO est qu'il fonctionne sur des données hors ligne. Cela signifie que l'agent n'a pas besoin d'interagir avec l'environnement en temps réel pendant qu'il apprend. Au lieu de cela, il apprend à partir d'un ensemble de données d'exemples collectés auparavant. C'est particulièrement utile dans des contextes où collecter de nouveaux exemples est difficile ou coûteux.
Dans le contexte de LAEO, l'agent analyse un ensemble de données composé d'états à haut retour (qui représentent des résultats de succès) et de trajectoires sans récompense (qui sont des exemples d'actions prises sans récompenses spécifiées). En examinant ces ensembles de données, l'agent peut inférer des actions efficaces qui mènent au succès en se basant sur des schémas trouvés dans les exemples.
Processus d'apprentissage simplifié
Le processus d'apprentissage de LAEO comporte quelques étapes simples. Au lieu de construire une fonction de récompense compliquée, la méthode se concentre sur l'apprentissage d'un modèle dynamique. Le modèle dynamique aide l'agent à prédire les états futurs probables en fonction de son état actuel et des actions potentielles. Voici comment ça fonctionne :
Collecte de données : L'agent reçoit un ensemble d'exemples de résultats réussis en plus d'autres actions qui peuvent ou non mener au succès.
Apprendre le modèle : L'agent apprend un modèle qui représente comment les états changent au fil du temps en fonction des actions qu'il pourrait prendre. Cela aide l'agent à voir la relation entre ses actions et la façon dont ces actions influencent les résultats.
Estimer le succès : En utilisant le modèle appris, l'agent peut estimer la probabilité d'atteindre des résultats réussis à partir de son état actuel basé sur les exemples qui lui ont été montrés.
Prendre des décisions : Avec ces estimations en main, l'agent peut choisir des actions qui sont susceptibles de mener au succès sans avoir besoin de retours détaillés sur les récompenses pour chaque action possible.
Cette approche représente un changement significatif par rapport au RL traditionnel, où les agents ont généralement besoin d'une formation intensive sur une grande variété de Fonctions de récompense.
Comparaison avec les méthodes traditionnelles
Pour comprendre l'efficacité de LAEO, il est important de la comparer avec les méthodes traditionnelles. Les approches RL traditionnelles impliquent souvent deux étapes principales :
Apprendre une fonction de récompense : Les méthodes traditionnelles apprennent une fonction de récompense basée sur les données fournies. Cette fonction guide ensuite les actions de l'agent pendant le processus d'apprentissage.
Appliquer des algorithmes RL : Une fois la fonction de récompense prête, les algorithmes RL standard sont appliqués pour entraîner l'agent.
Bien que cette méthode traditionnelle puisse donner de bons résultats avec suffisamment de données, elle présente quelques inconvénients. Apprendre une fonction de récompense peut être compliqué, surtout lorsqu'il n'y a que quelques exemples de résultats réussis disponibles. De plus, ces méthodes nécessitent souvent beaucoup d'ajustements de paramètres, rendant le processus complexe.
En revanche, LAEO évite complètement l'apprentissage d'une fonction de récompense. La méthode se concentre sur les transitions et les résultats efficaces basés sur des exemples. Cette simplification permet à LAEO de fonctionner de manière plus efficace, nécessitant moins d'interaction et moins d'ajustement de paramètres.
Performances et expériences
L'efficacité de LAEO a été validée à travers diverses expériences dans des environnements basés sur des états et sur des images. Ces expériences montrent qu'en utilisant LAEO, les agents obtiennent de meilleurs résultats que ceux reposant sur des méthodes d'apprentissage traditionnelles basées sur des fonctions de récompense définies.
Tâches de manipulation : Dans des scénarios réels comme la manipulation robotique, LAEO a été testé dans différentes tâches, y compris pousser et atteindre. Les résultats ont montré que la méthode surpassait considérablement les approches basées sur des fonctions de récompense apprises.
Robustesse : LAEO s'est également révélé plus robuste face aux changements dans l'ensemble de données. Il continuait à bien performer même lorsque la qualité des données était plus faible, montrant ainsi sa capacité d'adaptation.
Observabilité partielle : Dans des situations où les agents ne pouvaient pas pleinement observer leur environnement, LAEO a réussi à s'adapter et à atteindre le succès, tandis que les méthodes traditionnelles avaient du mal.
Implications pour les travaux futurs
Les résultats de LAEO mettent en avant son potentiel dans diverses applications, notamment là où les retours et les récompenses sont difficiles à définir ou à collecter. La capacité de cette méthode à apprendre à partir d'exemples offre une alternative simplifiée et efficace pour former des agents dans plusieurs domaines.
Les prochaines étapes pour la recherche impliquant LAEO incluent :
Mise à l'échelle : D'autres travaux sont nécessaires pour voir dans quelle mesure LAEO peut gérer des ensembles de données plus grands et plus complexes. Explorer le potentiel de cette méthode dans des contextes de haute dimension sera probablement une grande priorité.
Multitâches : Les implications d'utiliser un modèle appris sur plusieurs tâches sont intéressantes. Les études futures pourraient explorer comment les dynamiques apprises d'une tâche peuvent s'appliquer à d'autres.
Applications réelles : Évaluer comment LAEO fonctionne dans des scénarios réels, où les données peuvent ne pas toujours être parfaites, aidera à ajuster ses applications pour un usage pratique.
Conclusion
En résumé, LAEO présente une approche convaincante pour apprendre à partir d'exemples plutôt que de se fier à des systèmes de récompense complexes. En se concentrant sur la compréhension des transitions et des résultats, cette méthode offre un moyen plus simple et plus efficace pour les agents d'apprendre et d'exécuter des tâches. Les expériences montrent que LAEO non seulement surpasse les méthodes traditionnelles, mais s'adapte également plus facilement aux variations de qualité des données et à la complexité des tâches.
Titre: Contrastive Example-Based Control
Résumé: While many real-world problems that might benefit from reinforcement learning, these problems rarely fit into the MDP mold: interacting with the environment is often expensive and specifying reward functions is challenging. Motivated by these challenges, prior work has developed data-driven approaches that learn entirely from samples from the transition dynamics and examples of high-return states. These methods typically learn a reward function from high-return states, use that reward function to label the transitions, and then apply an offline RL algorithm to these transitions. While these methods can achieve good results on many tasks, they can be complex, often requiring regularization and temporal difference updates. In this paper, we propose a method for offline, example-based control that learns an implicit model of multi-step transitions, rather than a reward function. We show that this implicit model can represent the Q-values for the example-based control problem. Across a range of state-based and image-based offline control tasks, our method outperforms baselines that use learned reward functions; additional experiments demonstrate improved robustness and scaling with dataset size.
Auteurs: Kyle Hatch, Benjamin Eysenbach, Rafael Rafailov, Tianhe Yu, Ruslan Salakhutdinov, Sergey Levine, Chelsea Finn
Dernière mise à jour: 2023-07-24 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2307.13101
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2307.13101
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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