Reinforcement Learning via Implicit Imitation Guidance

我们研究了样本高效强化学习的问题，在这种问题中，会提供例如演示等先验数据用于初始化，以替代密集的奖励信号。一种自然的方法是融入模仿学习目标，要么在训练过程中作为正则化项，要么用来获取一个参考策略。然而，模仿学习目标最终可能会损害长期性能，因为它并未直接与奖励最大化对齐。在本文中，我们提出仅使用先验数据通过为策略添加噪声来引导探索，从而避免了对显式行为克隆约束的需求。我们框架的核心洞见在于，演示数据最有用的地方在于帮助识别哪些动作值得探索，而不是强制策略执行某些动作。我们的方法在七个模拟连续控制任务中，相较于先前基于离线数据的强化学习方法取得了高达2到3倍的性能提升。

论文试图解决在强化学习中样本效率低的问题，特别是在缺乏密集奖励信号的情况下，如何利用先验数据（例如演示数据）来初始化策略以提高学习效率。这是一个经典问题，但本文聚焦于避免传统模仿学习方法可能带来的长期性能下降。

关键思路是提出了一种名为Data-Guided Noise (DGN) 的框架，该框架通过将噪声添加到策略中来引导探索，而不是直接使用行为克隆或显式的模仿学习目标。这种方法的核心在于利用演示数据帮助识别哪些动作值得探索，而非强制策略模仿特定行为，从而更好地与奖励最大化对齐。相比现有方法，这种思路更间接地利用了先验数据，减少了潜在的负面效果。

实验结果表明，在7个连续控制任务中，DGN相较于其他基于离线数据的强化学习方法提升了2-3倍的性能。研究采用了模拟环境进行实验验证，并未提及具体数据集来源，但强调了方法的通用性。此外，论文未明确提到代码开源情况，不过其创新点为未来研究提供了方向，例如探索不同类型的噪声机制或扩展到更多复杂任务场景。

相关研究包括：1) 行为克隆（Behavioral Cloning），如『Domain Adaptation for Imitation Learning』；2) 离线强化学习（Offline Reinforcement Learning），如『Batch-Constrained Deep Q-learning』；3) 探索增强方法（Exploration Enhancement），如『Random Network Distillation for Exploration』。这些研究大多结合了模仿学习和强化学习的目标，而本文则尝试通过间接方式利用演示数据来改善探索效率。