We propose VRL3, a powerful data-driven framework with a simple design for solving challenging visual deep reinforcement learning (DRL) tasks. We analyze a number of major obstacles in taking a data-driven approach, and present a suite of design principles, novel findings, and critical insights about data-driven visual DRL. Our framework has three stages: in stage 1, we leverage non-RL datasets (e.g. ImageNet) to learn task-agnostic visual representations; in stage 2, we use offline RL data (e.g. a limited number of expert demonstrations) to convert the task-agnostic representations into more powerful task-specific representations; in stage 3, we fine-tune the agent with online RL. On a set of challenging hand manipulation tasks with sparse reward and realistic visual inputs, compared to the previous SOTA, VRL3 achieves an average of 780% better sample efficiency. And on the hardest task, VRL3 is 1220% more sample efficient (2440% when using a wider encoder) and solves the task with only 10% of the computation. These significant results clearly demonstrate the great potential of data-driven deep reinforcement learning.


翻译:我们提出了VRL3,这是一个功能强大的基于数据的框架,具有简单的设计,可用于解决具有挑战性的视觉深度强化学习任务。我们分析了采用基于数据的方法面临的主要障碍,并提出了一系列设计原则、新发现和关于数据驱动的视觉深度强化学习的关键见解。我们的框架分为三个阶段:第一阶段中,我们利用非强化学习数据集(例如ImageNet)来学习任务无关的视觉表示;第二阶段中,我们使用离线强化学习数据(例如有限数量的专家示范)将任务无关表示转化为更强大的任务特定表示;第三阶段中,我们使用在线强化学习来对智能体进行微调。在具有稀疏奖励和逼真视觉输入的一组具有挑战性的手部操作任务上,与之前的SOTA相比,VRL3的平均样本效率提高了780%。在最困难的任务上,VRL3的样本效率提高了1220% (使用更宽编码器时为2440%),且只需计算量的10%即可解决该任务。这些显着的结果清楚地表明了基于数据的深度强化学习的巨大潜力。

0
下载
关闭预览

相关内容

强化学习(RL)是机器学习的一个领域,与软件代理应如何在环境中采取行动以最大化累积奖励的概念有关。除了监督学习和非监督学习外,强化学习是三种基本的机器学习范式之一。 强化学习与监督学习的不同之处在于,不需要呈现带标签的输入/输出对,也不需要显式纠正次优动作。相反,重点是在探索(未知领域)和利用(当前知识)之间找到平衡。 该环境通常以马尔可夫决策过程(MDP)的形式陈述,因为针对这种情况的许多强化学习算法都使用动态编程技术。经典动态规划方法和强化学习算法之间的主要区别在于,后者不假设MDP的确切数学模型,并且针对无法采用精确方法的大型MDP。

知识荟萃

精品入门和进阶教程、论文和代码整理等

更多

查看相关VIP内容、论文、资讯等
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
10+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
21+阅读 · 2022年11月8日
Arxiv
15+阅读 · 2022年6月14日
Arxiv
66+阅读 · 2022年4月13日
Arxiv
14+阅读 · 2019年9月11日
A Multi-Objective Deep Reinforcement Learning Framework
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
10+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员