Обучение с подкреплением без ограничений: новый подход к долгосрочному планированию

от

Автор: Денис Аветисян

Исследователи представили алгоритм Neubay, позволяющий эффективно обучаться с подкреплением на основе исторических данных, даже при их низком качестве, благодаря учету неопределенности и использованию рекуррентных нейронных сетей.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Бесплатный Телеграм канал
Алгоритм Neubay, протестированный на наборе данных D4RL, демонстрирует зависимость нормализованной оценки от неопределенности квантиля $\zeta \in \{0.9, 0.99, 0.999, 1.0\}$, используемого в качестве порога усечения развертки, при этом отсутствие консерватизма позволяет оценить Q-значение на оффлайн-данных и статистику горизонта развертки на основе 100 обучающих итераций (медиана с межквартильным размахом).
Алгоритм Neubay, протестированный на наборе данных D4RL, демонстрирует зависимость нормализованной оценки от неопределенности квантиля $\zeta \in \{0.9, 0.99, 0.999, 1.0\}$, используемого в качестве порога усечения развертки, при этом отсутствие консерватизма позволяет оценить Q-значение на оффлайн-данных и статистику горизонта развертки на основе 100 обучающих итераций (медиана с межквартильным размахом).

Представленный алгоритм Neubay использует байесовский подход к обучению с подкреплением без необходимости в консервативных оценках, что позволяет достичь высоких результатов в задачах долгосрочного планирования на основе модельных данных.

В области обучения с подкреплением вне сети (offline RL) широко распространена практика использования консервативных стратегий, ограничивающих исследование пространства действий или горизонт планирования. В данной работе, ‘Long-Horizon Model-Based Offline Reinforcement Learning Without Conservatism’, предлагается альтернативный подход, основанный на байесовском принципе, моделирующем неопределенность в данных и позволяющем агенту эффективно планировать на длительные горизонты. Предложенный алгоритм Neubay демонстрирует превосходные результаты на стандартных бенчмарках, особенно при работе с некачественными данными, и достигает новых результатов на 7 наборах данных. Может ли байесовский подход стать основой для нового направления в обучении с подкреплением вне сети и моделировании, позволяя создавать более надежные и эффективные системы искусственного интеллекта?

Вызов Оффлайн Обучения с Подкреплением

Традиционное обучение с подкреплением, несмотря на свою эффективность в решении сложных задач, требует значительного количества взаимодействия с окружающей средой. Этот процесс, предполагающий последовательное выполнение действий и получение обратной связи, часто оказывается непрактичным или непозволительно дорогим в реальных сценариях. Например, обучение робота сложным манипуляциям путём проб и ошибок может привести к повреждению оборудования или создать опасные ситуации. Аналогично, в сфере здравоохранения или финансов, активное взаимодействие с реальной средой для сбора данных может быть неэтичным или сопряжено с высокими рисками. В связи с этим, возникает потребность в методах, позволяющих обучаться на основе уже существующих, статичных наборов данных, избегая необходимости в дорогостоящем и потенциально опасном взаимодействии с окружением.

В отличие от традиционного обучения с подкреплением, требующего постоянного взаимодействия со средой, обучение с подкреплением в режиме офлайн предлагает принципиально иной подход — использование статических наборов данных для формирования стратегии поведения. Однако, эта кажущаяся простота сопряжена со значительными трудностями. Алгоритмы, работающие с фиксированными данными, часто сталкиваются с проблемой обобщения — способности применять полученные знания к новым, ранее не встречавшимся ситуациям. Кроме того, сохранение стабильности обучения является критически важным, поскольку небольшие отклонения в данных могут привести к формированию неоптимальных или даже вредных стратегий. Эффективное решение этих проблем требует разработки новых методов, способных извлекать максимальную пользу из ограниченной и, возможно, нерепрезентативной информации, содержащейся в статических наборах данных, и гарантировать надежность полученных результатов.

Существующие алгоритмы обучения с подкреплением в автономном режиме (offline RL) часто сталкиваются с проблемой переоценки ценности действий. Этот феномен возникает из-за того, что алгоритм, обучаясь на фиксированном наборе данных, склонен преувеличивать потенциальную выгоду от действий, которые в данных кажутся перспективными, но на практике могут оказаться неэффективными или даже вредными. Переоценка ценности приводит к формированию субоптимальных стратегий, поскольку агент стремится к действиям, которые кажутся выгодными на основе неполной или предвзятой информации. В результате, производительность алгоритма становится нестабильной и ненадежной, а полученные стратегии могут быть далеки от оптимальных решений в реальной среде. Для смягчения этой проблемы активно разрабатываются методы коррекции оценок ценности и регуляризации, направленные на предотвращение переоценки и повышение стабильности обучения.

Результаты выборочного обучения показывают, что производительность модели зависит от скорости обучения контекстного энкодера, предпочитая высокие (слева), средние (по центру) и низкие (справа) значения.
Результаты выборочного обучения показывают, что производительность модели зависит от скорости обучения контекстного энкодера, предпочитая высокие (слева), средние (по центру) и низкие (справа) значения.

Байесовское Обучение: Принятие Неопределенности

Байесовское обучение с подкреплением (Bayesian RL) предоставляет структурированный подход к учету неопределенности в процессе обучения, что особенно важно при работе с ограниченными объемами данных. В отличие от традиционных методов RL, которые возвращают единственную оценку для параметров политики или функции ценности, Bayesian RL поддерживает распределение вероятностей по этим параметрам. Это позволяет агенту количественно оценить свою уверенность в принятых решениях и более эффективно исследовать пространство состояний. В частности, применение байесовских методов позволяет агенту избегать переобучения на шумных или предвзятых данных, а также адаптироваться к изменяющимся условиям среды, обновляя свои убеждения на основе новых наблюдений. Неопределенность моделируется через априорные распределения, которые обновляются с помощью теоремы Байеса при поступлении новых данных, формируя апостериорное распределение, отражающее текущие знания агента о среде и оптимальной политике.

Байесовское обучение с подкреплением (RL) позволяет более эффективно исследовать пространство решений за счет явного моделирования неопределенности в оценках функций ценности и политики. В отличие от традиционных методов RL, которые оперируют с точечными оценками, байесовский подход поддерживает распределение вероятностей по параметрам модели. Это позволяет агенту избегать переобучения на смещенных наборах данных, поскольку неопределенность в оценках препятствует чрезмерной уверенности в неверных предположениях. Чем выше неопределенность в определенных состояниях или действиях, тем больше агент склонен к их исследованию, что приводит к более робастным и обобщающим политикам. Использование априорных распределений также позволяет включать экспертные знания или предыдущий опыт в процесс обучения, что снижает потребность в больших объемах данных.

Байесовское обучение с подкреплением (Bayesian RL) органично расширяется на случай частично наблюдаемых марковских процессов принятия решений (POMDP). В POMDP агент не имеет полного представления о состоянии среды, наблюдая лишь частичные наблюдения. Байесовский подход позволяет агенту поддерживать распределение вероятностей по всем возможным состояниям, учитывая историю наблюдений и действий. Это достигается путем моделирования $p(s_t|o_1, a_1, …, o_t, a_t)$, вероятности состояния $s_t$ в момент времени $t$ при заданных наблюдениях и действиях. Использование байесовского вывода позволяет агенту эффективно планировать действия и принимать решения в условиях неопределенности, что особенно важно в реальных сценариях, где полная информация недоступна.

Изменение параметра неопределенности ζ при усечении траекторий в задачах D4RL по локомоции демонстрирует его влияние на результаты, а данные по остальным наборам представлены на следующем рисунке.
Изменение параметра неопределенности ζ при усечении траекторий в задачах D4RL по локомоции демонстрирует его влияние на результаты, а данные по остальным наборам представлены на следующем рисунке.

Представляем Neubay: Байесовский Оффлайн RL Алгоритм

Neubay представляет собой новый алгоритм обучения с подкреплением в автономном режиме (offline RL), основанный на принципах байесовского подхода. Он разработан для преодоления ограничений существующих методов, которые часто сталкиваются с проблемами нестабильности и переоценки ценности при работе с данными, собранными заранее. В отличие от традиционных алгоритмов, Neubay явно моделирует неопределенность в оценках ценности и политики, что позволяет более эффективно использовать имеющиеся данные и избегать ошибок, возникающих из-за экстраполяции в неизвестные состояния. Байесовский подход обеспечивает более надежные и робастные результаты, особенно в сценариях, где данные ограничены или зашумлены.

Алгоритм Neubay использует ансамбли глубоких нейронных сетей для повышения устойчивости и производительности обучения с подкреплением. В частности, применение рекуррентных нейронных сетей (RNN) позволяет эффективно обрабатывать последовательные данные, что особенно важно при работе с большими объемами оффлайн данных. Для стабилизации процесса обучения и предотвращения проблем с градиентами, в архитектуре используются слои нормализации (Layer Normalization), которые нормализуют активации нейронов. Такое сочетание методов позволяет Neubay достигать более надежных и воспроизводимых результатов, а также улучшает обобщающую способность модели.

Ключевой особенностью Neubay является адаптивное планирование на длинном горизонте, позволяющее эффективно обучаться на данных длинных последовательностей и избегать переоценки ценности (value overestimation). Алгоритм динамически подстраивает горизонт планирования, что повышает стабильность обучения и улучшает производительность в задачах, требующих учета долгосрочных последствий действий. Эффективность данного подхода подтверждена экспериментами с развертками (rollouts) длиной от 64 до 512 шагов, демонстрирующими способность Neubay успешно работать с задачами, требующими прогнозирования на значительный временной отрезок.

Исследование влияния параметра квантиля неопределенности ζ на эффективность усечения траекторий в задачах D4RL по локомоции показало его значимость для достижения оптимальных результатов.
Исследование влияния параметра квантиля неопределенности ζ на эффективность усечения траекторий в задачах D4RL по локомоции показало его значимость для достижения оптимальных результатов.

Валидация и Сравнение с Общепринятыми Наборами Данных

В ходе тестирования на сложных эталонных наборах данных для обучения с подкреплением вне сети, таких как D4RL и NeoRL, система Neubay продемонстрировала передовые результаты, успешно пройдя тесты на 7 из 33 представленных наборов. Данное достижение указывает на высокую эффективность подхода, основанного на байесовских принципах и тщательно разработанных алгоритмических компонентах, в задачах, где обучение происходит на заранее собранных данных, а не в интерактивной среде. Способность Neubay эффективно использовать существующие данные позволяет ей достигать конкурентоспособных результатов в сложных сценариях обучения с подкреплением, требующих высокой степени адаптивности и обобщения.

В ходе экспериментов Neubay продемонстрировал средний нормализованный балл в 80.1 на бенчмарке D4RL locomotion и 64.7 на NeoRL locomotion. Несмотря на то, что эти результаты незначительно уступают наилучшему показателю у существующих моделей — 83.6 и 73.3 соответственно — наблюдаемая эффективность подтверждает потенциал подхода. Данные значения указывают на высокую конкурентоспособность Neubay в задачах управления движением, а небольшая разница с лидерами дает перспективу для дальнейшей оптимизации и улучшения алгоритма.

В ходе тестирования на бенчмарке D4RL Adroit, система Neubay продемонстрировала средний нормализованный результат в 21.1 балла. Этот показатель свидетельствует о конкурентоспособности Neubay по сравнению с лучшими модельно-ориентированными подходами, чей результат составил 28.1. Несмотря на незначительное отставание, достигнутый уровень производительности подтверждает эффективность предложенного подхода и его потенциал для решения сложных задач управления в условиях ограниченных данных, характерных для реальных сценариев обучения с подкреплением.

Полученные результаты демонстрируют, что устойчивая эффективность Neubay обусловлена сочетанием байесовского подхода и тщательно разработанных алгоритмических компонентов. Байесовский метод позволяет более эффективно учитывать неопределенность в данных, что особенно важно при работе со сложными задачами обучения с подкреплением. В свою очередь, продуманная архитектура алгоритма обеспечивает стабильность и надежность работы системы даже в условиях неполной или зашумленной информации. Такое сочетание позволяет Neubay демонстрировать конкурентоспособные результаты на различных бенчмарках, таких как D4RL и NeoRL, и эффективно решать сложные задачи управления в различных средах, подчёркивая потенциал байесовских методов в области обучения с подкреплением.

Исследование влияния параметра ζ, определяющего квантиль неопределенности, на эффективность усечения траекторий в задачах D4RL по локомоции, показало его значимость для достижения оптимальных результатов.
Исследование влияния параметра ζ, определяющего квантиль неопределенности, на эффективность усечения траекторий в задачах D4RL по локомоции, показало его значимость для достижения оптимальных результатов.

Представленное исследование демонстрирует, что даже в условиях ограниченных данных и потенциального накопления ошибок при долгосрочном планировании, системы могут адаптироваться и достигать высоких результатов. Алгоритм Neubay, используя байесовский подход, эффективно оценивает неопределенность и корректирует прогнозы, что позволяет избежать чрезмерной оптимизации и повышает надежность решений. Это созвучно мысли Блеза Паскаля: «Человек — всего лишь тростник, самый слабый в природе, но он — мыслящий тростник». Как и тростник, система, представленная в работе, хрупка и подвержена ошибкам, но благодаря способности к адаптации и оценке собственной неопределенности, способна выдерживать сложные условия и достигать поставленных целей. Подход Neubay подчеркивает, что эффективное долгосрочное планирование требует не только точных моделей, но и способности учитывать собственные ограничения и неопределенности.

Что Дальше?

Представленный подход, хотя и демонстрирует улучшенные результаты в обучении с подкреплением на основе оффлайн данных, не отменяет фундаментальной истины: любая оптимизация, даже самая изящная, подвержена энтропии. Успех Neubay в работе с некачественными данными — временное облегчение, а не решение проблемы. Уверенность в моделях, основанная на байесовском подходе, — иллюзия, рассеивающаяся по мере накопления ошибок в долгосрочном планировании. Подобно любому сложному механизму, Neubay неизбежно потребует постоянной калибровки и адаптации к меняющимся условиям.

Будущие исследования, вероятно, сосредоточатся на разработке более устойчивых к накоплению ошибок архитектур. Вероятно, потребуется выход за рамки чисто рекуррентных нейронных сетей, возможно, в сторону гибридных моделей, сочетающих преимущества различных подходов к моделированию мира. Однако, следует помнить, что совершенствование моделей — это лишь отсрочка неизбежного. Истинный прогресс заключается не в создании идеальных алгоритмов, а в понимании границ их применимости и признании неизбежности отката.

В конечном итоге, вопрос не в том, как создать алгоритм, который никогда не ошибается, а в том, как разработать системы, способные достойно стареть. Любое улучшение, каким бы значительным оно ни было, неизбежно устареет быстрее, чем ожидается. И откат — это не провал, а естественное путешествие назад по стрелке времени.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.04341.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-06 03:01