規模化強化學習 — 多任務強化學習

1 簡述

1.1 單任務強化學習（STRL）

? ? ? ? 在單任務強化學習中，一個無人機的AI系統可能被訓練來執行特定的任務，比如自主導航。在這個任務中，無人機需要學習如何有效地從起點飛行到終點，并避開障礙物。

? ? ? ? 舉例：如果我們訓練無人機在一個城市景觀中從一棟建筑物飛行到另一棟建筑物，智能體的目標是學習一條路徑，這條路徑不僅要最小化飛行時間，還要避開障礙物，如其他建筑物和飛行中的鳥群。在單任務強化學習環境中，無人機只專注于這一特定的飛行任務，學習的策略針對的是這一單一場景和任務。

1.2 多任務強化學習（MTRL）

? ? ? ? 多任務強化學習中，無人機的AI系統會被訓練在不同的環境和條件下執行多種任務。這些任務可以是同時進行的也可以是依次進行的，目標是讓無人機學會如何在不同任務間遷移和泛化經驗。

? ? ? ? 舉例：假設一個無人機需要在不同的環境中執行多種任務，如城市導航、搜救任務、監測植被或者跟蹤移動的車輛。在多任務強化學習環境中，無人機會被訓練以在所有這些任務中都能表現出色。對城市導航的學習可能幫助無人機更好地理解搜救任務中的地形識別；監測植被的經驗可能增強無人機對于環境變化的適應性；而在跟蹤移動車輛時獲得的策略可能提高它在動態環境中的反應速度。

? ? ? ? 在這種情況下，智能體不僅要學會每項任務的特定技能，還要學會如何將在一個任務中學到的知識遷移到另一個任務中去。因此，多任務強化學習中的智能體通常有更強的泛化能力，但相應地，訓練這樣的智能體也更加復雜和具有挑戰性。

區別總結：

專注度：單任務強化學習專注于優化和執行單一任務，而多任務強化學習要求智能體能夠處理多種任務。
泛化能力：多任務強化學習訓練的智能體通常具有更好的泛化能力，因為它們需要在多個不同的任務之間遷移知識。
訓練難度：相比于單任務強化學習，多任務強化學習的訓練過程更加復雜，因為它需要智能體同時處理多種可能互相沖突或不同的任務目標。

? ? ? ? 在實際應用中，選擇哪種學習策略取決于特定應用的需求和復雜性。對于無人機來說，多任務學習更符合實際操作的需求，因為無人機可能遇到各種不同的任務和環境條件。然而，初期可能會從單任務學習開始，以確保在特定任務上達到高性能，再逐步擴展到其他任務。

2 方法

2.1 參數共享

? ? ? ?參數共享是一種常用的技術，它允許在多個任務之間共享知識，以此提高學習效率和跨任務的泛化能力。

2.1.1 硬參數共享 (Hard Parameter Sharing)

? ? ? ? 硬參數共享是最常見的多任務學習架構之一，它通常涉及共享隱藏層，而保留一些輸出層是任務特定的。在無人機的情境下，舉例來說：

假設我們有兩個任務：任務A是無人機的自主巡航，需要無人機學會避開障礙；任務B是無人機的精確著陸，在一個特定的地點平穩降落。
在硬參數共享中，無人機的控制系統（比如神經網絡）會有一系列共享的層，這些層用于學習和處理無人機飛行中的通用特征，如穩定性控制、環境感知和基本的飛行動力學。
之后，針對每個任務可以有特定的輸出層（也稱為任務特定的頭）。例如，針對避障任務的輸出層會專注于生成避開障礙的控制指令，而著陸任務的輸出層則會生成用于精確控制降落速度和位置的指令。
這種結構允許無人機在執行不同任務時共享大量的底層飛行與感知處理知識，同時仍能學習每個任務的特定要求。

2.1.2 軟參數共享 (Soft Parameter Sharing)

? ? ? ? 與硬參數共享不同，軟參數共享并不直接共享模型權重，而是允許每個任務有其獨立的模型，同時通過一些機制來約束或者正則化這些模型的參數，使它們相互靠近。這種方法在無人機的多任務學習中的應用可以是：

設想無人機需要執行兩個任務：任務C是進行地形映射，任務D是進行目標搜索。
對于軟參數共享，我們可以為任務C和任務D各自訓練一個獨立的控制神經網絡。盡管它們獨立運作，但訓練過程中會有額外的正則化項，這些項會懲罰兩個網絡權重之間的差異。
例如，可以計算兩個網絡在相應層的權重差異的L2范數，并將此作為懲罰項加入到總損失函數中。這會鼓勵兩個網絡在相似的特征表示和控制策略上達成一致。
這樣的設置有助于在保持模型靈活性的同時，讓不同的無人機控制任務彼此受益于共同學到的表示和策略，但又不強迫它們共享完全相同的參數，可以更好地處理任務之間的差異。

? ? ? ? 通過硬參數共享或軟參數共享，無人機的多任務強化學習系統能夠有效地處理不同飛行任務，同時利用共享知識減少所需的訓練數據量，提升跨任務的泛化性能。

2.2 效果提升分析

共享經驗：在多任務學習中，智能體的經驗可以在各個任務之間共享。這意味著在一個任務中學到的知識可以應用到其他任務上，這樣的經驗共享可以提高學習效率，尤其是當任務之間有相似性時。
更豐富的狀態-動作空間探索：在單一任務中，智能體可能只探索與那個特定任務相關的狀態和動作。而在多任務學習中，智能體需要在更廣泛的狀態-動作空間中進行探索，這可以幫助智能體學習到更多樣化的策略。
防止過擬合：多任務學習要求智能體在不同的環境中都能表現良好，這種多樣性可以降低智能體對單一任務特定噪音的過擬合風險，提高學習到的策略的泛化能力。
更有效的學習信號：每個任務提供的獎勵信號可能具有不同的結構，這些結構的多樣性可以幫助智能體更快地識別和利用環境中的有用信息，從而在所有任務上學習更有效的策略。
提高樣本效率：當數據稀缺或者獲取數據代價較高時，多任務學習讓智能體能夠利用所有任務的樣本進行學習，提高了樣本的使用效率。
學習更一般的表示：在多任務學習中，智能體需要找到能夠跨任務工作的表示。這種表示通常比針對特定任務的表示更抽象、更一般化，使得智能體更容易適應新的、未見過的任務。
獎勵稀疏性問題的緩解：在某些任務中，有效的獎勵信號可能非常稀疏，這使得學習過程變得困難。通過多任務學習，智能體可以從其他任務中獲取更頻繁的獎勵信號，從而改善學習效率。
穩定化學習和減少災難性遺忘：通過同時學習多個任務，智能體能夠穩定學習過程，減少在切換任務時對已學知識的忘記，即減少災難性遺忘。

3 DDPG在多強化學習中的應用

? ? ? ? 在多任務強化學習（MTRL）中，以無人機為研究對象時，使用DDPG算法意味著我們要調整這種算法以使其能夠處理無人機在不同環境和場景下的多種任務。舉例來說，無人機可能需要執行以下任務：

目標跟蹤：追蹤地面的移動目標，如人或車輛。
路徑規劃：在復雜環境中尋找從起點到終點的最佳路徑。
避障：在環境中自主飛行時識別和避開障礙物。
地形映射：通過攜帶相應的傳感器來創建地形的詳細圖。

? ? ? ? 為了使DDPG能夠應用于這種MTRL環境，我們可以進行如下的調整：

3.1 多任務學習架構設計

共享網絡組件：無人機的控制網絡（即Actor）和評估網絡（即Critic）可以設計成共享大部分結構，類似于多任務學習中的共享特征提取網絡。這樣做可以讓無人機在執行所有任務時利用共享的知識和技能，例如基礎的飛行控制和環境感知能力。

3.2 多任務策略優化

任務特定輸出：Actor和Critic網絡的頂層可以設計成任務特定的輸出。例如，對于目標跟蹤任務，網絡的輸出可能特別關注目標的速度和方向；而對于避障任務，則更關注障礙物的位置和形狀。

3.3 經驗回放機制

任務相關的經驗回放：DDPG通常使用經驗回放（replay buffer）來提高學習效率。在MTRL中，我們可以為每個任務維護一個單獨的經驗回放庫，或者設計一個混合的經驗回放策略，它能夠在保持任務間分離的同時，促進跨任務的知識遷移。

3.4 獎勵設計

任務相關的獎勵函數：為無人機的每個任務定義清晰、可區分的獎勵函數是至關重要的。例如，目標跟蹤的獎勵函數可能基于目標與無人機的距離以及目標保持在攝像頭視野中的時間來設計。

3.5 策略正則化

多任務學習的正則化：可以引入一些正則化技術，比如跨任務的權重正則化或知識蒸餾，以促進不同任務之間美好的知識遷移，同時防止由于某個任務的過度訓練而導致的特定任務策略過擬合。

3.6 訓練過程

動態任務切換：在訓練過程中，可以動態地更換正在訓練的任務，以模仿真實世界中無人機可能遇到的情況，這有助于提高無人機適應新任務的能力。
任務平衡：需要精心設計訓練時各個任務的比例和順序，以確保無人機不會在一個任務上過度優化，而忽視其他任務。

? ? ? ? 總結來說，DDPG算法在應用于多任務無人機控制時，需要針對無人機的操作和任務執行進行特定的調整。這些調整包括共享網絡參數、設計多任務學習架構、調整經驗回放機制、制定任務特定的獎勵函數、加入正則化技術，以及考慮動態任務切換和任務訓練平衡。這樣一來，無人機就能在一個統一的框架下學習和執行多種任務，從而提高了無人機在真實世界復雜環境中的適應性和效率。