NovelD:一种简单而有效的探索准则
1、Motivation
针对稀疏奖励环境下的智能体探索问题，许多工作中采用各种内在奖励(Intrinsic Reward)设计来指导困难探索环境中的探索 ，例如：
- ICM：基于前向动力学模型的好奇心驱动探索
- RND：基于随机网络蒸馏驱动的探索
- Count-Based：基于伪计数驱动的探索
但是本文作者从实验中观察到，如果有多个感兴趣的区域，这些方法有时会很快使智能体被困在一个区域，而无法充分探索其他区域。
2、Introduction
算法使用轨迹中连续状态的NovelD，这个标准在探索和未探索区域之间的边界上提供了很大的内在奖励。
NovelD有以下几点优势：
- 几乎没有超参数
- 是一种单阶段方法，可以很容易地与任何策略学习方法(例如PPO)相结合
- NovelD是渐近一致的:在充分探索之后，它的IR会消失，而RIDE和AMIGo这样的方法则不会。
- 与基于计数的方法和RND相比，NovelD优先考虑未探索的边界状态，产生更有效和更广泛的探索模式。
3、方法
在本篇文章中，每一次执行动作后得到的reward表示为：
r t = r t e + α r t i r_t=r_t^e+\alpha r_t^i rt=rte+αrti
intrinsic reward被定义为：
r i ( s t , a t , s t + 1 ) = max [ novelty ( s t + 1 ) − α ⋅ novelty ( s t ) , 0 ] r^i(\mathbf{s}t,\mathbf{a}t,\mathbf{s}{t+1})=\max\left[\text{novelty}(\mathbf{s}{t+1})-\alpha\cdot\text{novelty}(\mathbf{s}_t),0\right] ri(st,at,st+1)=max[novelty(st+1)−α⋅novelty(st),0]
其中α是比例因子，定义一个被探索过的区域为：
{ s : n o v e l t y ( s ) ≤ m } \{\mathbf{s}:\mathrm{novelty}(\mathbf{s})\leq m\} {s:novelty(s)≤m}
当智能体的探索超过这个区域的边界时，NovelD会给予intrinsic reward。从公式(2)可以看出，当智能体从新状态转回熟悉的状态时，会截取IR以避免负IR。
从等式(2)可以看出，只有当智能体跨越边界时才会关系到IR，当st和st+1都是熟悉的或者陌生的状态时，它们的区别会很小。
但是简单的使用等式(1)会导致智能体在新状态st+1和旧状态st之间来回切换，对此NovelD设置了更为激进的限制：智能体只有在一个episode里第一次访问状态s时才会获得奖励。于是NovelD的intrinsic reward为：
r i ( s t , a t , s t + 1 ) = max [ novelty ( s t + 1 ) − α ⋅ novelty ( s t ) , 0 ] ∗ I { N e ( s t + 1 ) = 1 } r^i(\mathbf{s}t,\mathbf{a}t,\mathbf{s}{t+1})=\max\left[\text{novelty}(\mathbf{s}{t+1})-\alpha\cdot\text{novelty}(\mathbf{s}t),0\right]*\mathbb{I}\{N_e(\mathbf{s}{t+1})=1\} ri(st,at,st+1)=max[novelty(st+1)−α⋅novelty(st),0]∗I{Ne(st+1)=1}
Ne代表一个episode中的状态s的计数，每个episode会重置这个计数。而novelty算子是life-long的。
novelty使用RND方法来计算：
n o v e l t y ( s t ) = n o v e l t y ( s t ; w ) : = ∥ ϕ ( s t ) − ϕ w ′ ( s t ) ∥ 2 \mathrm{novelty}(\mathbf{s}_t)=\mathrm{novelty}(\mathbf{s}_t;\boldsymbol{w}):=\|\phi(\mathbf{s}t)-\phi{\boldsymbol{w}}^{\prime}(\mathbf{s}_t)\|_2 novelty(st)=novelty(st;w):=∥ϕ(st)−ϕw′(st)∥2
计算出st的novelty后，就对w执行一次更新来最小化novelty(st;w)。
NovelD是一个一致性算法，经过充分的探索，内在奖励收敛于0。
对于将intrinsic reward定义为：
∥ ψ ( s t ) − ψ ( s t + 1 ) ∥ \|\psi(\mathbf{s}t)-\psi(\mathbf{s}{t+1})\| ∥ψ(st)−ψ(st+1)∥
的方法，通常会面临渐进不一致性问题，这是因为在足够多的探索使ψ收敛后，由于神经网络无法完全拟合的特性，智能体总是可以获得非零IR，即当N--->∞时IR永远不--->0。因此，学习策略没有最大化外部奖励r~e~，偏离了强化学习的目标。
但是NovelD方法是渐进一致的。
4、实验
1、对于所有实验，使用PPO作为基础RL算法，同时将NovelD与其他各种生成intrinsic reward的方法进行比较。
在实验的一半任务中，所有的基线结果都是零奖励。在《NetHack》中，NovelD取得了SOTA。
实验主要使用MiniGird中的三个具有挑战性的环境:多房间(MR)，关键走廊(KC)和受阻迷宫(OM)。
可以从图中看到，NovelD设法解决了MiniGrid中的所有静态环境。相比之下，所有的基线只能解决中等水平的任务，而不能在更困难的任务上取得任何进展。
2、仅在环境中使用IR进行探索(无外部奖励)，NovelD导致了更集中的边界探索和更广泛的状态覆盖。
为了研究NovelD是否在MiniGrid中产生更广泛的状态覆盖，实验在一个固定的MRN7S8环境中测试了NovelD和RND。同时，定义了两个指标来衡量勘探策略的有效性：
-
每个状态的探视次数都超过训练次数
-
每个房间的访问熵：
H ( ρ ′ ( s ) ) where ρ ′ ( s ) = N ( s ) ∑ s ∈ S r N ( s ) \mathcal{H}(\rho'(\mathbf s))\text{ where }\rho'(\mathbf s)=\frac{N(\mathbf s)}{\sum_{\mathbf s\in\mathcal{S}_r}N(\mathbf s)} H(ρ′(s)) where ρ′(s)=∑s∈SrN(s)N(s)
实验结果显示，NovelD的每个房间熵分布大于RND。这表明与RND相比，NovelD鼓励对状态进行更统一的探索。
实验说明，当两个房间之间的门成为探索的瓶颈时，NovelD的IR专注于解决这个问题。
3、消融实验
文章设计实验寻找最佳的比例和裁剪系数，公式：
r i ( s t , a t , s t + 1 ) = max [ novelty ( s t + 1 ) − α ⋅ novelty ( s t ) , β ] r^i(\mathbf{s}t,\mathbf{a}t,\mathbf{s}{t+1})=\max\left[\text{novelty}(\mathbf{s}{t+1})-\alpha\cdot\text{novelty}(\mathbf{s}_t),\beta\right] ri(st,at,st+1)=max[novelty(st+1)−α⋅novelty(st),β]
实验得出当α=0.5，β=0时效果最好。
文章设计实验验证不同特征提取方式对NovelD效果的影响，分别有：ICM、Random、DBC以及Successor Features。最终发现只有Random和Successor Features表现得还不错。
5、结论
NovelD方法也适用于随机环境，虽然到达随机环境的边界本身是一个难题，但通过在边界状态上设置高IR并使用RL算法训练代理，策略将更频繁地到达这些边界状态。
NovelD方法由于采用RND方法来进行新颖性度量，所以对于白噪声问题有一定的缓解，而实验也表明在《MiniGrid》、《Atari Games》和《NetHack》中，都没有看到由于电视噪音问题导致的NovelD的性能下降。
在多种环境中，NovelD显示了更广泛的状态覆盖，并将IR的重点放在边界状态上。
6、留存的问题
没有在一些连续RL领域测试NovelD的性能。