Data-efficient reinforcement learning with self-predictive representations

Abstract

L'efficacité des données reste un défi majeur dans l'apprentissage par renforcement profond. Bien que les techniques modernes soient capables d'atteindre des performances élevées dans des tâches extrêmement complexes, y compris les jeux de stratégie comme le StarCraft, les échecs, le shogi et le go, ainsi que dans des domaines visuels exigeants comme les jeux Atari, cela nécessite généralement d'énormes quantités de données interactives, limitant ainsi l'application pratique de l'apprentissage par renforcement. Dans ce mémoire, nous proposons la SPR, une méthode inspirée des récentes avancées en apprentissage auto-supervisé de représentations, conçue pour améliorer l'efficacité des données des agents d'apprentissage par renforcement profond. Nous évaluons cette méthode sur l'environement d'apprentissage Atari, et nous montrons qu'elle améliore considérablement les performances des agents avec un surcroît de calcul modéré. Lorsqu'on lui accorde à peu près le même temps d'apprentissage qu'aux testeurs humains, un agent d'apprentissage par renforcement augmenté de SPR atteint des performances surhumaines dans 7 des 26 jeux, une augmentation de 350% par rapport à l'état de l'art précédent, tout en améliorant fortement les performances moyennes et médianes. Nous évaluons également cette méthode sur un ensemble de tâches de contrôle continu, montrant des améliorations substantielles par rapport aux méthodes précédentes.

Le chapitre 1 présente les concepts nécessaires à la compréhension du travail présenté, y compris des aperçus de l'apprentissage par renforcement profond et de l'apprentissage auto-supervisé de représentations. Le chapitre 2 contient une description détaillée de nos contributions à l'exploitation de l'apprentissage de représentation auto-supervisé pour améliorer l'efficacité des données dans l'apprentissage par renforcement. Le chapitre 3 présente quelques conclusions tirées de ces travaux, y compris des propositions pour les travaux futurs.

Data efficiency remains a key challenge in deep reinforcement learning. Although modern techniques have been shown to be capable of attaining high performance in extremely complex tasks, including strategy games such as StarCraft, Chess, Shogi, and Go as well as in challenging visual domains such as Atari games, doing so generally requires enormous amounts of interactional data, limiting how broadly reinforcement learning can be applied. In this thesis, we propose SPR, a method drawing from recent advances in self-supervised representation learning designed to enhance the data efficiency of deep reinforcement learning agents. We evaluate this method on the Atari Learning Environment, and show that it dramatically improves performance with limited computational overhead. When given roughly the same amount of learning time as human testers, a reinforcement learning agent augmented with SPR achieves super-human performance on 7 out of 26 games, an increase of 350% over the previous state of the art, while also strongly improving mean and median performance. We also evaluate this method on a set of continuous control tasks, showing substantial improvements over previous methods.

Chapter 1 introduces concepts necessary to understand the work presented, including overviews of Deep Reinforcement Learning and Self-Supervised Representation learning. Chapter 2 contains a detailed description of our contributions towards leveraging self-supervised representation learning to improve data-efficiency in reinforcement learning. Chapter 3 provides some conclusions drawn from this work, including a number of proposals for future work.