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Intro
算法基于TD-MPC#xff0c;利用离线数据训练世界模型#xff0c;然后在线融合基于集成Q的不确定性估计实现Planning。得到的在线数据将联合离线数据共同训练目标策略。
Method TD-MPC
TD-MPC由五部分构成:
状态特征提取 z h θ ( s ) …CoRL 2023 Oral paper code
Intro
算法基于TD-MPC利用离线数据训练世界模型然后在线融合基于集成Q的不确定性估计实现Planning。得到的在线数据将联合离线数据共同训练目标策略。
Method TD-MPC
TD-MPC由五部分构成:
状态特征提取 z h θ ( s ) z h_\theta(s) zhθ(s)隐动力学模型 z ′ ‘ d θ ( z , a ) zd_\theta(z,a) z′‘dθ(z,a)奖励模型 r ^ R θ ( z , a ) \hat{r}R_\theta(z,a) r^Rθ(z,a)planning policy a ^ π θ ( z ) \hat{a}\pi_\theta(z) a^πθ(z)终止状态下的 q ^ Q θ ( z , a ) \hat{q}Q_\theta(z,a) q^Qθ(z,a)
通过联合训练进行优化损失函数为 L ( θ ) E ( s , a , r , s ′ ) 0 : h ∼ B ⌊ ∑ t 0 h ( ∥ z t ′ − s g ( h ϕ ( s t ′ ) ) ∥ 2 2 ⏟ Latent dynamics ∥ r ^ t − r t ∥ 2 2 ⏟ Reward ∥ q ^ t − q t ∥ 2 2 ⏟ Value − Q θ ( z t , a ^ t ) ⏟ Action ) ⌋ ( 1 ) \mathcal{L}(\theta)\mathbb{E}_{(\mathbf{s},\mathbf{a},r,\mathbf{s}^{\prime})_{0:h}\sim\mathcal{B}}\left\lfloor\sum_{t0}^{h}\left(\underbrace{\|\mathbf{z}_{t}^{\prime}-\mathrm{sg}(h_{\phi}(\mathbf{s}_{t}^{\prime}))\|_{2}^{2}}_{\text{Latent dynamics}}\underbrace{\|\hat{r}_{t}-r_{t}\|_{2}^{2}}_{\text{Reward}}\underbrace{\|\hat{q}_{t}-q_{t}\|_{2}^{2}}_{\text{Value}}-\underbrace{Q_{\theta}(\mathbf{z}_{t},\hat{\mathbf{a}}_{t})}_{\text{Action}}\right)\right\rfloor(1) L(θ)E(s,a,r,s′)0:h∼B t0∑h Latent dynamics ∥zt′−sg(hϕ(st′))∥22Reward ∥r^t−rt∥22Value ∥q^t−qt∥22−Action Qθ(zt,a^t) (1) 在Offline 设定下分布偏移将导致Q估计以及隐模型以及价值函数的错误估计。启发于IQL通过只对in-sample的动作尽心TD-backups来估计缓解过估计问题。因此对模型价值函数利用离线数据进行训练时此时Q函数采用IQL中的期望回归方法优化 L V ( θ ) ∣ τ − 1 { Q ϕ ( z t , a t ) − V θ ( z t ) 0 } ∣ ( Q ϕ ( z t , a t ) − V θ ( z t ) ) 2 , \mathcal{L}_{V}(\theta)|\tau-1_{\{Q_{\phi}(\mathbf{z}_{t},\mathbf{a}_{t})-V_{\theta}(\mathbf{z}_{t})0\}}|(Q_{\phi}(\mathbf{z}_{t},\mathbf{a}_{t})-V_{\theta}(\mathbf{z}_{t}))^{2}, LV(θ)∣τ−1{Qϕ(zt,at)−Vθ(zt)0}∣(Qϕ(zt,at)−Vθ(zt))2, 同时对planning policy采用AWR的更新即 exp ( β ( Q ϕ ( z t , a t ) − V θ ( z t ^ ) ) ) log π θ ( a t ∣ z t ) \exp(\beta(Q_\phi(\mathbf{z}_t,\mathbf{a}_t)-V_\theta(\hat{\mathbf{z}_t})))\log\pi_\theta(\mathbf{a}_t|\mathbf{z}_t) exp(β(Qϕ(zt,at)−Vθ(zt^)))logπθ(at∣zt)
Uncertainty Estimation as Test-Time Behavior Regularizatio
离线训练的模型依旧存在OOD数据过估计需要在线微调。文章提出基于不确定性估计的planning实现在线交互过程中的动作选择。planning一定程度缓解基于约束的离线算法导致的在现阶段探索能力不足。进而导致算法样本效率低的问题。
首先构建集成Q函数模型计算基于标准差的不确信度作为惩罚项对奖励进行调整实现保守的在线planning。 R ^ γ h ( Q θ ( z h , a h ) − λ u h ) ∑ t 0 h − 1 γ t ( R θ ( z t , a t ) − λ u t ) , u t s t d ( { Q θ ( i ) ( z t , a t ) } i 1 N ) \hat{\mathcal{R}}\gamma^{h}\left(Q_{\theta}(\mathbf{z}_{h},\mathbf{a}_{h})-\lambda u_{h}\right)\sum_{t0}^{h-1}\gamma^{t}\left(R_{\theta}(\mathbf{z}_{t},\mathbf{a}_{t})-\lambda u_{t}\right),\quad u_{t}\mathrm{std}\left(\{Q_{\theta}^{(i)}(\mathbf{z}_{t},\mathbf{a}_{t})\}_{i1}^{N}\right) R^γh(Qθ(zh,ah)−λuh)t0∑h−1γt(Rθ(zt,at)−λut),utstd({Qθ(i)(zt,at)}i1N)
除此外还维护两个buffer分别存储离线数据于在线数据通过balance sampling数据训练模型、策略以及价值函数。
结果
