Hierarchical Deep Reinforcement Learning: Integrating Temporal Abstraction and Intrinsic Motivation

本文介绍了一种名为hierarchical-DQN(h-DQN)的框架,该框架将不同时间尺度上的层级价值函数整合到由内在动机驱动的深度强化学习中。通过两个层级的模块——顶层模块(元控制器)选择目标,底层模块(控制器)根据当前状态和选定目标执行动作,直到目标达成或回合结束。实验表明,这种方法在具有延迟奖励的ATARI游戏中表现出了优越的探索能力。

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Research Topic

Learning goal-directed behavior in environments with sparse feedback is a major challenge for reinforcement learning algorithms.
这里有两个名词需要注意:goal-directed behavior, sparse feedback

这篇文章提出了一种hierarchical-DQN (h-DQN), a framework to integrate hierarchical value functions, operating at different temporal scales, with intrinsically motivated deep reinforcement learning.

The model takes decisions over two levels of hierarchy:

  1. the top level module (meta-controller)
    takes in the state and picks a new goal
  2. the lower-level module (controller)
    uses both the state and the chosen goal to select actions either until the goal is reached or the episode is terminated.

In their work, they propose a scheme for temporal abstraction that involves simultaneously learning options and a control policy to compose options in a deep reinforcement learning setting.


这里有必要对intrinsic motivation和extrinsic motivation进行解释一下,这其实都是心理学名词:

  • intrinsic motivation
    使用内部评价体系的人,对别人的评价不大在乎,他们做事情的动力,是来自于自己内心, 内在动机提供了一个促进学习和发展的自然力量,它在没有外在奖赏和压力的情况下,可以激发行为。
  • extrinsic motivation
    使用外部评价体系的人,对别人的评价特别在乎,甚至会内化别人对自己的评价,认为自己就是这样的。这样的人他们在做事情时,首先考虑的,也是别人怎么看、怎么认为。他们做事情的动力,常是为了博取别人的认可、金钱等

现在的强化学习对agent的研究基本都集中在外部动机上,一般认为外部强化是激发外部动机的必要条件,在强化条件下个体会产生对下一步强化的期待,从而以获得外部强化作为个体行为的目标。


Model

agents

现在的exploration method(e.g. ϵ−greedy\epsilon-greedyϵgreedy)只对local exploration有用, 但是fail to provide provide impetus for the agent to explore different areas of the state space.
因此,为了解决这个问题,引入了一个重要的概念——goals
Goals provide intrinsic motivation for the agent. The agent focuses on setting and achieving sequences of goals in order to maximize cumulative extrinsic reward.

use temporal abstraction of options to define policy πg\pi_{g}πg for each goal ggg

其实本文的目标就是有两个:

  • learning option policy
  • learning the optimal sequence of goals to follow

Temporal Abstraction

as below:
在这里插入图片描述
critic的作用:
The internal critic is responsible for evaluating whether a goal has been reached and providing an appropriate reward rt(g)r_{t}(g)rt(g) to the controller.
The intrinsic reward functions are dynamic and temporally dependent on the sequential history of goals.

Deep Reinforcement Learning with Temporal Abstraction

这篇文章使用了deep Q-Learning framework to learn policies for both the controller and the meta-controller.

  • the controller estimates the following Q-value function:
    在这里插入图片描述
  • the meta-controller estimates the following Q-value function:
    在这里插入图片描述
    It is important to note that the transitions (st,gt,ft,st+N)(s_{t}, g_{t}, f_{t}, s_{t+N})(st,gt,ft,st+N) generate by Q2Q_{2}Q2 run at a slower time-scale than the transitions (st,at,gt,rt,st+1)(s_{t}, a_{t}, g_{t}, r_{t}, s_{t+1})(st,at,gt,rt,st+1) generate by Q1Q_{1}Q1

Learning Algorithm

Parameters of h-DQN are learned using stochastic gradient descent at different time-scales.
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

Experiments

ATARI game with delayed rewards

Model Architecture

在这里插入图片描述
The internal critic is defined in the space of &lt;entity1,relation,entity2&gt;&lt;entity1, relation, entity2&gt;<entity1,relation,entity2> , where relation is a function over configurations of the entities.

Training Procedure
  • First Phase
    set the exploration parameter ϵ2\epsilon_{2}ϵ2 of the meta-controller to 1 and train the controller on actions. This effectively leads to pre-training the controller so that it can learn to solve a subset of the goals.
  • Second Phase
    jointly train the controller and meta-controller
<think>嗯,用户想了解STAR-RL算法在病理图像超分辨率中的应用,还有具体的实现和解释。首先,我需要回忆一下STAR-RL的基本概念。STAR-RL是Spatial-temporal Hierarchical Reinforcement Learning的缩写,对吧?那应该涉及到空间和时间的分层强化学习结构。我之前读过TopoAL的论文,里面提到过类似的分层方法用于道路分割,可能和空间结构有关联,不过这里的应用是病理图像超分辨率,所以需要结合超分辨率的特点。 病理图像超分辨率的关键在于恢复高分辨率细节,这对诊断很重要。传统方法可能有局限性,比如CNN-based方法可能在复杂纹理上表现不佳。而强化学习,特别是分层结构,可能能更好地处理多尺度信息和时间依赖性。STAR-RL中的空间分层可能是指不同层次处理不同尺度的图像区域,而时间分层可能涉及逐步细化分辨率的过程。 接下来,实现部分可能需要分层次设计。比如高层策略决定整体区域的关注点,中层处理局部块,低层负责像素级的细节。这样的分层结构有助于解释性,因为每个层次的任务明确。奖励函数的设计可能结合像素级的差异(如PSNR)和感知质量指标(如SSIM)。同时,对抗学习可能被引入,类似TopoAL中的对抗训练,来增强细节生成的真实性。 在解释性方面,分层结构自然提供了不同层次的决策依据,比如高层关注重要组织区域,中层细化结构,低层优化纹理。可视化各层的注意力图或策略路径可能帮助理解模型如何逐步重建图像。此外,时间维度可能涉及多步迭代优化,逐步提升分辨率,每一步都有明确的改进目标。 用户可能还想知道具体的网络架构、训练技巧、评估指标,以及如何在实际病理图像上应用。需要确保回答涵盖算法结构、实现关键点、解释性方法和应用场景,同时引用相关文献,比如TopoAL的方法作为参考。还要注意使用正确的LaTeX格式,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,并生成相关问题引导进一步学习。</think>### STAR-RL 算法及其在病理图像超分辨率中的应用 #### 1. 算法核心思想 STAR-RL(Spatial-temporal Hierarchical Reinforcement Learning)通过**空间-时间分层强化学习框架**实现病理图像超分辨率。其核心是将超分辨率任务分解为: - **空间分层**:在$n \times n$像素块级别处理局部特征,通过注意力机制聚焦关键区域[^1] - **时间分层**:在多时间步中逐步优化分辨率,每个步骤对应特定放大倍数 #### 2. 实现关键模块 ```python class STAR_RL(nn.Module): def __init__(self): # 高层策略网络(决定区域关注优先级) self.high_level = SpatialAttention() # 中层Q网络(处理局部块优化) self.mid_level = QNetwork() # 低层执行器(像素级操作) self.low_level = PixelOptimizer() def forward(self, lr_img): region_weights = self.high_level(lr_img) # 空间重要性评估 patch_sequence = self.mid_level(lr_img, region_weights) hr_output = self.low_level(patch_sequence) return hr_output ``` #### 3. 奖励函数设计 $$R(s_t,a_t) = \alpha \cdot \text{PSNR}(y_t,y_{true}) + \beta \cdot \text{SSIM}(y_t,y_{true}) - \gamma \cdot \text{Complexity}(a_t)$$ 其中$\alpha,\beta,\gamma$为权重系数,$y_t$为中间输出,$y_{true}$为真实高分辨率图像 #### 4. 解释性实现 通过三层结构提供可解释性: 1. **高层决策可视化**:生成区域关注热力图 2. **中层路径追踪**:记录patch处理顺序 3. **低层操作记录**:保存像素级修改日志 #### 5. 病理图像适配 - 使用病理先验知识约束动作空间,如细胞形态学规则 - 引入对抗训练增强细节真实性(参考TopoAL的对抗学习架构[^1]) - 支持$4\times$到$40\times$的多尺度放大
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