在视觉强化学习中白丝足交，很多步伐未商量序列决策进程，导致所学表征穷乏要道的弥远信息的空白被填补上了。
来自中科大的商量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四肢价值表征学习步伐 ROUSER。
作家从表面上诠释了 ROUSER 好像使用学习到的鲁棒表征准确测度四肢价值，从而幸免了智能体在测试环境中的决策智商遭到裁汰。
具体而言，ROUSER 通过最大化表征与四肢价值之间的互信息，来保留弥远信息；
同期，最小化表征与情状 - 四肢对之间的互信息，以滤除无关特征。
由于四肢价值是未知的，ROUSER 提议将情状 - 四肢对的鲁棒表征领会为单步奖励和下一情状 - 四肢对的鲁棒表征。
实验成果标明，在包括配景打扰与情绪打扰的 12 项任务中，ROUSER 于其中的 11 项任务上优于多种面前的先进步伐。
传统步伐难以捕捉要道弥远信息
视觉强化学习中的泛化问题连年来受到了世俗温雅，其商量后劲在于使智能体具备处理现实复杂任务的智商，并能在各样化环境中发达简易。
这里的泛化智商是指智能体好像将其学到的计谋凯旋应用于未知环境，即使这些环境中存在与教训阶段不同的视觉打扰（如动态配景或可控物体情绪变化）。
因此，具备简易泛化智商的智能体不错在濒临未见打扰的环境时已经保执高性能实施任务，无需无数的从头教训。
尽管现存步伐以数据增广、对比学习等时候增强了智能体面向环境视觉打扰的鲁棒性，但值得能干的是，这类商量经常仅聚焦于怎样从视觉图像中索要鲁棒的、不随环境变化的信息，忽略了卑劣要道的决策进程。
这导致这些步伐难以捕捉序列数据中要道的弥远信息，而这恰是视觉强化学习泛化智商的中枢成分之一。
为了针对性地惩处这类问题，作家在信息瓶颈（Information Bottleneck）框架下，提议了鲁棒四肢价值表征学习步伐（ROUSER），通过引入信息瓶颈来学习能灵验捕捉决策决策中弥远信息的向量化表征。
领会情状 - 四肢对鲁棒表征
本文提议的 ROUSER 主要包括两个中枢念念路：
一是为了学习能灵验捕捉决策决策中弥远信息的向量化表征，ROUSER 基于信息瓶颈框架，通过最大化表征与四肢价值之间的互信息，来保留弥远信息；
同期，最小化表征与情状 - 四肢对之间的互信息，以滤除无关特征。
二是由于四肢价值是未知的，无法凯旋最大化表征与四肢价值之间的互信息，因此 ROUSER 提议将情状 - 四肢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状 - 四肢对的鲁棒表征。
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亏本函数。
步伐架构图如下所示：
为好意思满上述念念路，ROUSER 主要包括两个中枢模块——奖励模子（Reward Model）和鲁棒亏本（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，最大化从情状 - 四肢对中索要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状 - 四肢对之间的互信息，从而同样模子学习仅包含奖励信息的表征。
鲁棒亏本则旨在构建可计较的亏本函数，学习能灵验捕捉决策决策中弥远信息的向量化表征。
基于对情状 - 四肢对的鲁棒表征领会时候，构建递归式亏本函数，仅诈骗奖励模子编码的表征即可凯旋计较该亏本。
且该部分仅为亏本函数的构建，并莫得革新强化学习中月旦家（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）。
本文表面诠释了 ROUSER 好像诈骗学习到的向量化表征准确测度决策决策，即四肢价值。
基于这一表面成果，ROUSER 能灵验勾搭各种连气儿和破裂截止的视觉强化学习算法，以培育其对四肢价值测度的准确性，从而培育全体鲁棒性。
实验成果
在视觉强化学习泛化性商量的 12 个连气儿截止任务中，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情绪变化打扰的泛化性能。
下图的 6 个任务展示了智能体面向配景打扰的泛化性能。
ROUSER 步伐的一大本性是不错兼容破裂截止任务，本文在 Procgen 环境中进行了相关实验。
如下表所示，当 ROUSER 与基于价值的 VRL 步伐勾搭应用于非连气儿截止任务时，也好像培育智能体的泛化性能。
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论文第一作家杨睿，中国科学时候大学 2019 级硕博连读生，师从王杰西席、李斌西席，主要商量地方为强化学习、自动驾驶等。
论文地址：
https://openreview.net/pdf?id=PDtMrogheZ
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