论文阅读——《A Survey of Preference-Based Reinforcement Learning Methods》

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📄 论文信息

  • 标题: A Survey of Preference-Based Reinforcement Learning Methods
  • 作者: Rohin Shah, Prashant Doshi, Shimon Whiteson
  • 发表时间: 2019
  • 原文链接: https://arxiv.org/abs/1906.07847

1. 论文背景

强化学习(Reinforcement Learning,RL)在许多领域取得了显著进展,尤其是在机器人控制和自动化决策等任务中。然而,传统的RL方法通常依赖于明确的奖励函数来评估和优化行为。在实际应用中,设计和精确调节这些奖励函数往往非常困难。为了解决这个问题,**基于偏好的强化学习(Preference-Based Reinforcement Learning,PbRL)**应运而生。该方法通过利用人类提供的偏好信息来指导学习过程,而不是依赖于直接的数值奖励信号。

2. 核心内容

(1) 基于偏好的强化学习的定义

基于偏好的强化学习是一种将人类的偏好或反馈引入强化学习过程的方法。在这种方法中,智能体并不直接从一个固定的奖励函数中学习,而是通过用户提供的偏好信号(例如,哪一动作更好)来学习。通常,这些偏好是通过比较不同策略或行为的方式获得的。

(2) 偏好信息的来源

论文中介绍了几种常见的偏好信息来源,包括:

  • 二元比较: 用户比较两个行为的优劣。
  • 排名: 用户对多个行为进行排序。
  • 奖赏分配: 用户对某个动作的好坏进行评分。

(3) 偏好引导学习的挑战

PbRL的主要挑战在于如何有效地从有限的偏好反馈中提取有用的信息。与传统的RL方法不同,PbRL的学习信号不如奖励函数那样明确,因此需要使用更加复杂的技术来构建和优化策略。此外,偏好的模糊性和主观性也增加了模型的复杂度。

(4) 基于偏好的强化学习方法分类

论文将现有的PbRL方法分为以下几类:

  • 直接优化方法: 通过优化一个模型来直接利用偏好信号进行学习。
  • 间接学习方法: 通过模拟用户偏好的代理来间接学习。
  • 模仿学习方法: 利用偏好信息来模仿示范者的行为。

(5) 主要应用

基于偏好的强化学习广泛应用于需要人类交互和反馈的任务,如机器人控制、自动驾驶、个性化推荐系统等领域。在这些任务中,定义明确的奖励函数往往非常困难,但人类偏好可以作为一种有力的替代方案。

3. 代码示例:基于偏好的强化学习

### SeGA:偏好感知自对比学习方法概述 SeGA是一种专门设计用于检测Twitter平台上异常用户的算法框架[^1]。此框架的核心在于其能够识别并区分正常用户行为模式与潜在恶意活动之间的微妙差别。 #### 构建异构信息网络(HIN) 为了有效捕获社交平台上的复杂交互结构,SeGA构建了一个包含多种节点类型的异构信息网络(Heterogeneous Information Network, HIN)。这些节点不仅限于个人账户,还包括但不限于话题标签、兴趣小组以及特定事件页面等其他形式的内容实体。通过这种方式,可以更全面地描绘出每个参与者在网络空间内的多维度特征表现。 #### 自监督学习机制 针对如何从海量数据集中提取有用信号这一挑战,研究者们提出了带有伪标签的自我对比损失函数作为解决方案之一。这种方法允许系统在无需大量标注样本的情况下自动发现隐藏规律,并据此调整参数配置直至达到最优状态。具体而言,在给定时间窗口内活跃度较高的个体将被赋予更高的权重系数;反之,则会受到一定程度上的惩罚措施影响最终得分计算过程[^2]。 #### 大规模语言模型的应用 考虑到自然语言处理技术近年来取得的重大进展,特别是大型预训练模型展现出的强大泛化能力,本项目特别强调了将其融入整体流程的重要性。借助于先进的LLM架构所提供的上下文理解功能,不仅可以更加精准地解析每条推文背后所传达的真实意图,同时也为后续阶段的任务执行奠定了坚实基础——即依据历史记录推测当前操作是否存在风险倾向。 ```python import torch from transformers import BertTokenizer, BertModel tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased') def encode_text(text): inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True) outputs = model(**inputs)[0][:, 0, :] return outputs.detach().numpy() ``` 上述代码展示了如何使用BERT模型对文本进行编码,这是SeGA中一个重要组成部分,用于捕捉用户发布内容的情感和主题倾向。
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