【ICML2022】基于对比学习的离线元强化学习的鲁棒任务表示

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我们研究离线元强化学习，这是一种实用的强化学习范式，从离线数据中学习以适应新的任务。离线数据的分布由行为策略和任务共同决定。现有的离线元强化学习算法无法区分这些因素，导致任务表示对行为策略的变化不稳定。为了解决这个问题，我们提出了一个任务表示的对比学习框架，该框架对训练和测试中的行为策略分布不匹配具有鲁棒性。我们设计了一个双层编码器结构，使用互信息最大化来形式化任务表示学习，导出了一个对比学习目标，并引入了几种方法来近似负对的真实分布。在各种离线元强化学习基准上的实验表明，我们的方法比以前的方法更有优势，特别是在泛化到非分布行为策略上。代码可以在https://github.com/PKU-AI-Edge/CORRO上找到。