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【SSL-RL】自监督强化学习：随机潜在演员评论家 (SLAC)算法_slac算法

网友: 技术文档 2025-09-02 23:49:06

        📢本篇文章是博主强化学习（RL）领域学习时，用于个人学习、研究或者欣赏使用，并基于博主对相关等地方的一些理解而记录的学习摘录和笔记，若有不当和侵权之处，指出后将会立即改正，还望谅解。文章分类在👉强化学习专栏：

       【强化学习】（43）---《自监督强化学习：随机潜在演员评论家 (SLAC)算法》

自监督强化学习：随机潜在演员评论家 (SLAC)算法

目录

1. 引言

2. SLAC算法的核心思想

2.1 隐变量模型的构建

2.2 自监督的潜在状态预测

2.3 重构与预测损失

2.4 Actor-Critic架构中的策略优化

3. SLAC算法的工作流程

3.1 数据编码

3.2 动态模型预测

3.3 重构观测与优化损失

3.4 策略优化

[Python] SLAC算法的实现示例

[Experiment] SLAC算法的应用示例

[Notice]  代码解析

4. SLAC的优势与挑战

5. 结论

1. 引言

        随机潜在演员评论家，Stochastic Latent Actor-Critic (SLAC)算法 是一种用于连续控制任务的自监督强化学习算法，由Google Brain提出。SLAC结合了自监督学习和深度强化学习，通过构建一个隐变量模型（Latent Variable Model）来捕捉环境的潜在状态，并使用这些状态来进行策略优化。SLAC特别适合于高维观测（如图像）和部分可观测的环境。SLAC算法的主要目标是通过学习潜在空间的动态来更好地估计环境状态，进而提升智能体的策略学习效率。

2. SLAC算法的核心思想

SLAC通过以下三个核心模块实现强化学习中的表示学习和策略优化：

  • 隐变量模型（Latent Variable Model）：SLAC构建了一个隐变量模型，将环(\\theta)境的观测映射到低维的潜在空间，从而在潜在空间中进行预测和策略学习。
  • 自监督学习（Self-Supervised Learning）：通过重构和预测未来潜在状态，SLAC可以在没有外部奖励的情况下学习潜在表示。
  • Actor-Critic架构：SLAC采用了Actor-Critic架构，其中策略（Actor）和价值函数（Critic）都在潜在空间中进行优化。

2.1 隐变量模型的构建

        在SLAC中，环境的高维观测( o_t )被映射到一个低维的潜在状态( z_t )。这个隐变量模型由以下几个部分组成：

  1. 编码器（Encoder）：将观测( o_t )编码为潜在表示( z_t )。
  2. 潜在动态模型（Latent Dynamics Model）：预测潜在状态在时间上的演变，从而能够模拟环境的动态。
  3. 解码器（Decoder）：从潜在空间重构观测，用于约束潜在表示能够捕捉到环境的关键信息。

SLAC中的编码器和解码器分别定义为：

[ z_t \\sim q_\\phi(z_t | o_t, z_{t-1}, a_{t-1}) ] [ \\hat{o}t \\sim p\\theta(o_t | z_t) ]

其中，(\\phi)和 (\\theta)是编码器和解码器的参数。

2.2 自监督的潜在状态预测

        SLAC的潜在动态模型是一个随机过程，定义为：

[ z_{t+1} \\sim p_\\psi(z_{t+1} | z_t, a_t) ]

        通过自监督学习，SLAC训练潜在动态模型来预测未来的潜在状态，使得模型能够捕捉环境的动态变化。这种预测过程引入了随机性，以捕捉环境中的不确定性。

2.3 重构与预测损失

为了确保潜在表示能够有效地重构观测，并预测未来状态，SLAC的损失函数包括以下两个部分：

        重构损失（Reconstruction Loss）：用于约束编码器和解码器，使得潜在表示能够重构原始观测。

[ L_{\\text{recon}} = \\mathbb{E}{q\\phi(z_t | o_t)} \\left[ -\\log p_\\theta(o_t | z_t) \\right] ]

预测损失（Predictive Loss）：用于训练潜在动态模型，使其能够预测未来的潜在状态。

[ L_{\\text{predict}} = \\mathbb{E}{q\\phi(z_t | o_t)} \\left[ -\\log p_\\psi(z_{t+1} | z_t, a_t) \\right] ]

        SLAC的最终损失函数可以写为：

[ L_{\\text{total}} = L_{\\text{recon}} + \\lambda L_{\\text{predict}} ]

其中，(\\lambda)是用于平衡重构和预测损失的超参数。

2.4 Actor-Critic架构中的策略优化

        在SLAC中，策略优化是在潜在空间中进行的。SLAC采用了软演员-评论家（Soft Actor-Critic, SAC）算法，并将其应用于潜在空间。SAC是一种基于熵正则化的强化学习算法，目的是在学习最优策略的同时，鼓励策略的多样性。

        策略网络（Actor）：在潜在空间中，策略网络 ( \\pi_\\theta(a_t | z_t) )生成动作分布，最大化策略的预期回报。

        价值网络（Critic）：价值网络( Q_\\psi(z_t, a_t) )估计给定潜在状态和动作的价值，用于更新策略。

        SAC的目标是最大化以下目标函数：

[ J(\\pi) = \\sum_{t=0}^\\infty \\mathbb{E}_{(z_t, a_t) \\sim \\pi} \\left[ r(z_t, a_t) + \\alpha \\mathcal{H}(\\pi(\\cdot | z_t)) \\right] ]

其中，(\\alpha)是用于控制熵项的超参数，(\\mathcal{H})是策略的熵，用于增加策略的探索性。

3. SLAC算法的工作流程

3.1 数据编码

        在每个时间步(t)，环境的观测(o_t)被编码为潜在状态(z_t)。编码器 (q_\\phi(z_t | o_t, z_{t-1}, a_{t-1}))将观测和过去的潜在状态、动作作为输入，输出当前的潜在状态。

3.2 动态模型预测

        SLAC使用潜在动态模型预测未来潜在状态 (z_{t+1})。通过这种自监督的预测机制，模型能够捕捉环境中的长期依赖关系。

3.3 重构观测与优化损失

        通过解码器(p_\\theta(o_t | z_t))，SLAC尝试重构观测，以确保潜在表示捕捉了环境的关键信息。通过最小化重构损失和预测损失，SLAC能够有效学习潜在表示。

3.4 策略优化

        SLAC在潜在空间中使用SAC算法进行策略优化。通过最大化策略的预期回报和策略的熵，SLAC的策略网络学会在潜在空间中采取最优动作。

[Python] SLAC算法的实现示例

        以下是一个简化的SLAC实现，示例展示了如何使用PyTorch实现简化的SLAC模型，并进行训练以学习潜在表示和优化策略。这个实现包含了编码器、解码器和潜在动态模型，用于在潜在空间中对环境进行建模和策略学习。

        🔥若是下面代码复现困难或者有问题，欢迎评论区留言；需要以整个项目形式的代码，请在评论区留下您的邮箱📌，以便于及时分享给您（私信难以及时回复）。

\"\"\"《 SLAC算法的实现示例》 时间：2024.11 作者：不去幼儿园\"\"\"import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimimport numpy as np# 定义SLAC模型类class SLAC(nn.Module): def __init__(self, obs_dim, act_dim, latent_dim): super(SLAC, self).__init__() self.encoder = Encoder(obs_dim, latent_dim) self.decoder = Decoder(latent_dim, obs_dim) self.latent_dyn_model = LatentDynamics(latent_dim, act_dim) def forward(self, obs, action): # 编码观测得到潜在表示 latent_state = self.encoder(obs) # 解码重构观测 recon_obs = self.decoder(latent_state) # 预测潜在状态的变化 next_latent_state = self.latent_dyn_model(latent_state, action) return recon_obs, latent_state, next_latent_state# 定义SLAC模型中的编码器、解码器和潜在动态模型class Encoder(nn.Module): def __init__(self, obs_dim, latent_dim): super(Encoder, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(obs_dim, 64) self.fc2 = nn.Linear(64, latent_dim) self.relu = nn.ReLU() def forward(self, obs): x = self.relu(self.fc1(obs)) latent_state = self.fc2(x) return latent_stateclass Decoder(nn.Module): def __init__(self, latent_dim, obs_dim): super(Decoder, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(latent_dim, 64) self.fc2 = nn.Linear(64, obs_dim) self.relu = nn.ReLU() def forward(self, latent_state): x = self.relu(self.fc1(latent_state)) recon_obs = self.fc2(x) return recon_obsclass LatentDynamics(nn.Module): def __init__(self, latent_dim, act_dim): super(LatentDynamics, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(latent_dim + act_dim, 64) self.fc2 = nn.Linear(64, latent_dim) self.relu = nn.ReLU() def forward(self, latent_state, action): x = torch.cat([latent_state, action], dim=1) x = self.relu(self.fc1(x)) next_latent_state = self.fc2(x) return next_latent_state

算法训练：

# 创建SLAC模型实例obs_dim = 64act_dim = 32latent_dim = 16slac_model = SLAC(obs_dim, act_dim, latent_dim)# 定义优化器和损失函数optimizer = optim.Adam(slac_model.parameters(), lr=1e-3)mse_loss = nn.MSELoss()# 训练SLAC模型def train_slac_model(num_iterations, batch_size): for i in range(num_iterations): obs_batch = torch.randn(batch_size, obs_dim) action_batch = torch.randn(batch_size, act_dim) # 前向传播 recon_obs, latent_state, next_latent_state = slac_model(obs_batch, action_batch) # 计算重构损失和预测损失 recon_loss = mse_loss(recon_obs, obs_batch) predict_loss = mse_loss(next_latent_state, latent_state) total_loss = recon_loss + predict_loss # 反向传播和优化 optimizer.zero_grad() total_loss.backward() optimizer.step() if i % 100 == 0: print(f\"Iteration {i}, Total Loss: {total_loss.item()}\")# 示例训练train_slac_model(num_iterations=1000, batch_size=32)

[Experiment] SLAC算法的应用示例

        在复杂的强化学习任务中，例如连续控制问题，SLAC通过将高维观测映射到低维潜在空间，在潜在空间中进行动态建模和策略优化。SLAC特别适用于机器人控制和自主驾驶等需要处理连续动作空间的任务。以下是SLAC在强化学习中的应用示例，展示如何在潜在空间中进行策略优化。

应用流程

  1. 环境初始化：创建强化学习环境，定义观测和动作的维度。
  2. SLAC模型初始化：创建SLAC模型，包括编码器、解码器和潜在动态模型。
  3. 策略模型初始化：采用Soft Actor-Critic（SAC）算法，初始化Actor-Critic网络，并将潜在状态作为SAC的输入。
  4. 训练循环：
    • 潜在状态编码：通过SLAC模型的编码器，将观测数据映射到潜在状态空间。
    • 策略选择：在潜在空间中使用SAC的Actor网络选择最优动作。
    • 环境交互与反馈：执行选择的动作，环境返回奖励和下一个观测。
    • 潜在动态预测：使用SLAC的动态模型预测下一个潜在状态，并计算预测损失。
    • 策略优化与模型同步：更新SLAC模型和SAC策略模型。
# 定义SLAC与SAC联合的智能体class SLACAgent: def __init__(self, obs_dim, act_dim, latent_dim, actor_lr=3e-4, critic_lr=3e-4): self.slac_model = SLAC(obs_dim, act_dim, latent_dim) self.actor = Actor(latent_dim, act_dim) self.critic = Critic(latent_dim, act_dim) self.slac_optimizer = optim.Adam(self.slac_model.parameters(), lr=3e-4) self.actor_optimizer = optim.Adam(self.actor.parameters(), lr=actor_lr) self.critic_optimizer = optim.Adam(self.critic.parameters(), lr=critic_lr) def select_action(self, latent_state): mean, std = self.actor(latent_state) dist = Normal(mean, std) action = dist.sample() return action, dist.log_prob(action) def update(self, obs_batch, action_batch, reward_batch, next_obs_batch): # 使用SLAC模型进行编码和预测 recon_obs, latent_state, next_latent_pred = self.slac_model(obs_batch, action_batch) next_latent_state = self.slac_model.encoder(next_obs_batch) # 计算重构损失和预测损失 recon_loss = torch.mean((recon_obs - obs_batch) ** 2) predict_loss = torch.mean((next_latent_pred - next_latent_state) ** 2) slac_loss = recon_loss + predict_loss # 更新SLAC模型 self.slac_optimizer.zero_grad() slac_loss.backward() self.slac_optimizer.step() # 计算Critic损失并更新 q_value = self.critic(latent_state, action_batch) next_q_value = reward_batch + 0.99 * self.critic(next_latent_state, self.actor(next_latent_state)[0]).detach() critic_loss = torch.mean((q_value - next_q_value) ** 2) self.critic_optimizer.zero_grad() critic_loss.backward() self.critic_optimizer.step() # 计算Actor损失并更新 action, log_prob = self.select_action(latent_state) actor_loss = torch.mean(-self.critic(latent_state, action) + 0.2 * log_prob) self.actor_optimizer.zero_grad() actor_loss.backward() self.actor_optimizer.step()

实例训练：

# 训练SLAC智能体def train_slac_agent(agent, env, num_episodes): for episode in range(num_episodes): obs = env.reset() done = False episode_reward = 0 while not done: obs_tensor = torch.tensor(obs, dtype=torch.float32).unsqueeze(0) latent_state = agent.slac_model.encoder(obs_tensor) # 选择动作并与环境交互 action, _ = agent.select_action(latent_state) action_np = action.detach().numpy() next_obs, reward, done, _ = env.step(action_np) # 存储并更新模型 agent.update(obs_tensor, action, reward, torch.tensor(next_obs, dtype=torch.float32).unsqueeze(0)) obs = next_obs episode_reward += reward  print(f\"Episode {episode + 1}: Total Reward = {episode_reward}\")# 示例用法obs_dim = 64act_dim = 32latent_dim = 16slac_agent = SLACAgent(obs_dim, act_dim, latent_dim)# 训练SLAC Agenttrain_slac_agent(slac_agent, env, num_episodes=100)

[Notice]  代码解析

  • 潜在状态表示学习：SLAC模型将高维观测编码为潜在状态，使得模型在潜在空间中进行策略选择和动态建模。
  • Actor-Critic策略优化：在潜在空间中使用SAC算法，通过Critic网络估计潜在状态和动作的价值，Actor网络选择最大化长期回报的动作。
  • 重构和预测损失：SLAC模型通过重构和预测损失优化潜在状态表示，使得潜在空间能够有效描述环境动态。

        由于博文主要为了介绍相关算法的原理和应用的方法，缺乏对于实际效果的关注，算法可能在上述环境中的效果不佳或者无法运行，一是算法不适配上述环境，二是算法未调参和优化，三是没有呈现完整的代码，四是等等。上述代码用于了解和学习算法足够了，但若是想直接将上面代码应用于实际项目中，还需要进行修改。

4. SLAC的优势与挑战

优势

  1. 适用于高维观测：SLAC通过隐变量模型，将高维观测映射到低维潜在空间，在图像和视频等高维输入上表现优异。
  2. 捕捉环境动态：SLAC的潜在动态模型能够预测未来状态，捕捉环境中的长期依赖关系。
  3. 高效的探索策略：通过在潜在空间中进行策略优化，SLAC能够更高效地学习策略，减少计算负担。

挑战

  1. 计算开销较高：SLAC的实现需要编码器、解码器和动态模型的协同工作，对计算资源要求较高。
  2. 超参数敏感性：SLAC的性能对模型结构和超参数设置较为敏感，可能需要在具体任务中进行细致的调优。
  3. 潜在空间的解释性：SLAC学习的潜在表示在一定程度上是黑箱的，缺乏解释性。

5. 结论

        Stochastic Latent Actor-Critic (SLAC) 算法通过整合自监督学习和深度强化学习，提供了一种有效处理高维观测和部分可观测环境的方法。通过学习潜在空间中的动态变化和策略优化，SLAC在多种连续控制任务中表现出色，为复杂环境中的智能体学习提供了新的思路和方法。

参考文献：Stochastic Latent Actor-Critic: Deep Reinforcement Learning with a Latent Variable Model

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