STORM：为强化学习基于高效随机Transformer的世界模型

主要观点总结

该文章介绍了一种基于模型的强化学习算法中的世界模型结构，名为“STORM：Efficient Stochastic Transformer based World Models for Reinforcement Learning”。该模型旨在解决深度强化学习（DRL）算法在现实环境应用中的样本效率低下问题。通过将Transformer强大的序列建模和生成能力与变分自动编码器的随机性相结合，STORM模型提高了智体的策略效率和样本效率。在Atari 100k基准测试中，达到了人类平均水平的126.7%，并创下了不使用前瞻搜索技术的新纪录。

关键观点总结

关键观点1: 背景介绍

文章介绍了基于模型的强化学习算法的研究背景，指出该算法在视觉输入环境中表现出显著效果，并概述了相关领域的挑战和现状。

关键观点2: 方法介绍

文章提出了一种新的世界模型结构——基于随机Transformer的世界模型（STORM）。该模型结合了Transformer的序列建模和生成能力与变分自动编码器的随机性，旨在提高智体的策略效率和样本效率。

关键观点3: 技术细节

文章详细描述了STORM模型的构建过程，包括与其他方法的比较、模型结构的设计、训练过程以及实验设置等。特别强调了模型在序列建模、价值函数估计、样本效率等方面的优势。

关键观点4: 实验结果

文章展示了STORM模型在Atari 100k基准测试中的表现，达到了人类平均水平，并与其他方法进行了比较。同时，文章还提到了模型在其他领域的应用前景和可能的改进方向。

关键观点5: 结论

文章总结了基于模型的强化学习算法的重要性和挑战，强调了STORM模型的优点和创新之处，并展望了未来的研究方向。

文章预览

23年10月来自北理工和清华的论文“STORM: Efficient Stochastic Transformer based World Models for Reinforcement Learning”。 最近，基于模型的强化学习算法，在视觉输入环境中表现出了显著的效果。这些方法首先通过自监督学习构建真实环境的参数化模拟 世界模型 。通过利用世界模型的想象力，智体的策略得到了增强，而不受从真实环境中采样的限制。这些算法的性能在很大程度上依赖于世界模型的序列建模和生成能力。然而，构建一个复杂未知环境的完美准确模型几乎是不可能的。模型和现实之间的差异可能会导致智体追求虚拟目标，而在真实环境中的表现不佳。在基于模型的强化学习中引入随机噪声已被证明是有益的。在这项工作中，引入了基于随机 Transformer 的世界模型 ( STORM )，这是一种高效的世界模型架构，它将 Transformer 强大的序列建模和生成能力与变 ………………………………