从控制论的角度看,GAE可以理解为一种滤波方法,它试图从嘈杂的奖励信号中提取出有效的控制信号。
除了加权平均,还可以考虑使用卡尔曼滤波或者其他更复杂的滤波算法,这些算法可以根据模型的置信度动态调整偏差和方差的权重。此外,还可以借鉴因果推断的思想,尝试识别真正导致奖励的动作序列,从而更准确地进行信用分配。
我觉得可以推广到任何需要对动作价值进行评估的算法中。例如,在多智能体强化学习中,每个智能体都需要评估其他智能体的动作价值,GAE可以帮助更准确地进行评估。另外,在层级强化学习中,高层策略需要评估底层策略的价值,GAE同样可以发挥作用。
与其绞尽脑汁地分配信用,不如想想怎么设计 reward function,让信用分配变得更简单。 比如说,把 reward 设计成稀疏的、延迟的,那么需要 credit assignment 的地方就少了。当然,这需要对问题有更深入的理解,而且 reward shaping 本身也是个 tricky 的问题。
除了GAE这种基于时间差分的方法,还有一些基于注意力机制的方法,可以学习不同时间步之间的依赖关系,从而更准确地进行信用分配。 另外,有些研究尝试用因果推断的方法,分析动作和奖励之间的因果关系,避免把不相关的动作也算进来。
GAE的核心是优势函数的估计,只要是用到策略梯度的算法,理论上都可以用GAE来优化。比如Actor-Critic方法,REINFORCE算法等等。甚至一些模仿学习的算法,如果涉及到策略优化,也可以尝试用GAE来提升效果。
借鉴经济学中的 Shapley value 感觉也是个思路。可以把每个动作看作一个参与者,把最终的奖励看作是合作的结果,然后用 Shapley value 来衡量每个动作对奖励的贡献。 虽然计算复杂度可能比较高,但理论上应该能给出更公平的信用分配。
文章里提到的n步优势的指数加权平均,本质上就是个“取长补短”的策略。短期估计偏差大,长期估计方差大,GAE就是把不同长度的估计值按权重加起来,综合考虑。其他思路的话,感觉可以尝试用bootstrap之类的方法来估计方差,或者用集成学习的思想,训练多个不同的优势函数估计器,然后取平均或者投票。
其实我感觉,偏差和方差的平衡,说白了就是模型复杂度的问题。太简单的模型偏差大,太复杂的模型方差大。GAE相当于在模型复杂度上做了一个折中。如果想有新思路,可以考虑从正则化的角度入手,比如在损失函数里加入一些惩罚项,限制模型的复杂度。或者用一些模型选择的方法,比如交叉验证,来选择合适的模型复杂度。
GAE本质上就是在做 smoother,让 reward 的估计更平滑更可靠。所以我觉得在任何需要 smooth reward 的地方都可以用,不局限于特定的强化学习算法。比如说,在机器人控制领域,如果 reward 信号噪声比较大,就可以用 GAE 来过滤噪声,提高控制的稳定性。