通过基于动态的行为相似性来学习表示，以用于深度强化学习

《Neural Networks》：Learning Representations via Dynamics-based Behavioral Similarity for Deep Reinforcement Learning

提出基于动态行为相似性度量的表示学习方法RDS，有效解决稀疏奖励环境中传统方法表示坍塌问题，通过引入可训练高斯噪声和轨迹累积距离提升任务相关特征提取能力，在多个复杂任务中验证其优越性。

　　
近年来，强化学习与视觉输入的结合在多个复杂应用场景中展现出显著潜力，例如机器人操作、自动驾驶决策和虚拟环境交互等。这类任务通常面临高维输入（如RGB图像序列）与稀疏奖励分布的挑战，传统方法在提取任务相关特征时存在局限性，主要体现在奖励依赖性强、相似性度量易退化以及特征空间可分性不足等问题。针对上述缺陷，研究者提出了一系列基于行为相似性度量的表征学习方法，通过奖励信号和动态转移过程关联潜在状态空间，但现有方法在复杂场景中仍面临关键瓶颈。

在行为相似性度量框架下，核心目标是通过数学表征将具有相似控制策略的初始状态映射到相近的潜在空间位置。早期研究基于严格的行为等价性定义（如π-双曲模拟），通过计算状态转移过程中的奖励差异构建度量空间。这类方法在密集奖励环境中表现优异，但在奖励稀疏场景下存在显著缺陷：首先，奖励信号获取不稳定导致度量误差累积，其次，短期行为差异无法有效捕捉长期动态特征，最终导致潜在空间坍缩，丧失对复杂任务的特征区分能力。

为突破这一困境，研究团队提出动态行为相似性度量框架（RDS）。该方法的核心创新在于构建了双层次的动态表征机制，通过分阶段优化实现稀疏奖励环境下的稳定特征提取。具体而言，研究团队首先设计了基于弱相似性度量的基础架构，通过引入可训练高斯噪声项和单步动态转移差异项，在理论上确保了度量空间的非退化特性。实验表明，仅使用单步动态差异时，系统在DeepMind Control套件中的基础准确率仅为68.2%，显著低于后续改进版本。

在基础架构之上，研究团队进一步开发多步动态轨迹分析模块。该模块通过计算初始状态在潜在空间中的动态演化轨迹差异，实现了对长期行为特征的捕捉。关键突破在于将轨迹距离分解为多步动态转移的差异累积，同时通过动态权重调整机制避免过拟合问题。这种改进使得系统在MetaWorld的物体抓取任务中，从改进前的82.4%准确率提升至93.7%，创下了当前该领域任务的最高记录。

实验验证部分展现了RDS的广泛适用性。在三个经典复杂场景测试中：
1. DeepMind Control物理控制任务：在16个标准测试用例中，RDS平均提升44.7%的轨迹稳定度，特别是在连续动作校正（Continual Action Correction）和物体抓取（Object Grasping）等需要长期规划的任务中表现突出。
2. MetaWorld虚拟环境交互：针对14种合成场景，RDS的跨任务泛化能力提升32.6%，特别是在动态物体追踪（Dynamic Object Tracking）和复杂环境导航（Complex Environment Navigation）等需要实时决策的场景中。
3. Adroit机器人操作：在7种典型机器人操作任务中，RDS展现出比DrQ-v2（基线方法）高43%的精准度，特别是在多关节协调（Multi-joint Coordination）和动态环境适应（Dynamic Environment Adaptation）等高难度操作中。

该方法的创新性体现在三个关键维度：首先，动态权重调整机制根据任务阶段自动优化轨迹差异的表征重要性，使系统在任务早期快速收敛，后期持续优化；其次，通过引入可学习的噪声方差参数，构建了鲁棒性度量空间，有效抑制了稀疏奖励导致的度量退化；最后，采用分层特征融合策略，将单步动态差异与多步轨迹差异进行特征级加权组合，在保持计算效率的同时提升表征精度。

在技术实现层面，研究团队开发了独特的动态相似性计算架构。该架构包含两个核心计算模块：基础相似性计算单元（BSCU）和动态轨迹优化单元（DTOU）。BSCU通过高斯噪声扰动机制和单步转移差异计算，确保基础度量空间不发生坍缩；DTOU则采用递归轨迹累积技术，将状态转移过程解构为多级动态特征叠加。这种设计使得系统在稀疏奖励环境下仍能保持稳定的梯度更新，避免传统方法因奖励延迟导致的梯度消失问题。

实验对比部分显示，RDS在三个基准测试中的综合表现显著优于现有方法。以MetaWorld的EdgeCase基准测试为例，传统方法如DrQ-v2和DrM在未做任何改进的情况下平均得分分别为78.3和82.1，而RDS通过动态轨迹分析和噪声抑制机制，将得分提升至94.5，差距达到16.4个百分点。特别值得注意的是，在奖励间隔超过500步的长周期任务中，RDS展现出更强的持续学习能力，其表现稳定度比次优方法提高37.2%。

研究团队还通过可视化实验揭示了RDS的内部工作机制。在DeepMind Control的CartPole任务中，使用t-SNE降维显示，RDS生成的潜在空间中，成功分离出不同稳定模式（如左右摆动）和任务相关特征（如平衡角度）。这种结构化特征分布使得后续策略微调（Policy Fine-tuning）仅需0.5倍的基础计算资源，而性能保持稳定。

在工程实现方面，研究团队设计了高效的混合计算框架。该框架在GPU端采用并行计算加速动态轨迹的相似性计算，同时在CPU端部署轻量级特征融合模块。这种架构使得系统在NVIDIA A100 GPU上达到每秒120万次状态比较的性能，同时保持每步决策延迟低于8毫秒，满足实时强化学习应用的需求。

研究团队还特别关注了跨任务迁移能力。通过在Adroit的6种标准任务（如Angle Grasping和Square Grasping）上预训练后，在未见过的新任务（如Circle Grasping）中，RDS的迁移准确率达到基线方法的2.3倍。这种优势源于其动态相似性度量机制中内置的领域适应参数，能够根据任务特征自动调整特征空间的敏感度分布。

当前研究的主要局限在于对高维连续动作空间的表征能力仍有提升空间。特别是在需要精细控制的任务（如机器人装配）中，RDS的误差率比DrM高约5.2%。但研究团队通过引入动作空间分层表示技术，在后续工作中将误差率降低至2.8%，这为未来研究指明了方向。

综上所述，RDS方法通过构建动态行为相似性度量框架，成功解决了稀疏奖励环境中表征坍缩的核心问题。其实验结果不仅验证了理论设计的有效性，更为复杂强化学习系统的特征工程提供了新的方法论参考。该技术的工程实现方案和跨任务迁移特性，使其在工业机器人控制、智能驾驶决策等实际应用场景中展现出广阔的应用前景。后续研究可进一步探索多模态输入融合、在线增量学习等方向，以实现更强大的环境理解能力。