ICML2025：自组合策略助力可扩展的持续强化学习

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提出一种可扩展的持续强化学习方法，通过自组合策略，有效避免灾难性遗忘和任务干扰，并在知识迁移方面表现出色。

原文标题：【ICML2025】用于可扩展持续强化学习的自组合策略

原文作者：数据派THU

冷月清谈：

本文介绍了一种用于解决持续强化学习中灾难性遗忘和任务干扰问题的创新方法。该方法基于一种可增长且模块化的神经网络架构，其关键在于每个模块都能够选择性地组合先前的策略和当前内部策略，从而加速新任务的学习。相较于以往方法，该架构在任务数量增加时，参数数量仅呈线性增长，保证了模型的可扩展性和可塑性。实验结果表明，该方法在连续控制和视觉类基准任务上，知识迁移能力和整体性能均优于现有技术。

怜星夜思：

1、这个自组合策略，具体是怎么选择和组合“先前策略”与“当前内部策略”的？文章里好像没细说，感觉这是核心啊。
2、文章提到参数数量线性增长，这对实际应用有什么好处？除了节省资源，还有其他优势吗？
3、这种方法在哪些实际场景中比较有应用前景？感觉强化学习的应用场景还是很受限啊。

原文内容

来源：专知

        本文约1000字，建议阅读5分钟

        本研究提出了一种可增长且模块化的神经网络架构，能够在持续强化学习中自然地避免灾难性遗忘和任务干扰。


本研究提出了一种可增长且模块化的神经网络架构，能够在持续强化学习中自然地避免灾难性遗忘和任务干扰。每个模块的结构设计支持对先前策略与当前内部策略的选择性组合，从而加速当前任务的学习过程。与以往的可扩展神经网络方法不同，我们证明所提出的方法在任务数量增长时，其参数数量仅线性增长，同时在可扩展性的同时不牺牲模型的可塑性。在连续控制与视觉类基准任务上的实验表明，该方法在知识迁移能力和整体性能方面均优于现有方法。

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理论上讲，线性增长的参数也更容易进行模型分析和解释。我们可以更容易地理解每个参数的作用，从而更好地调试和优化模型。当然，这需要我们对模型的内部结构有深入的了解。

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我觉得在推荐系统领域也有潜力。用户兴趣是不断变化的，如果能用这种持续学习的方法，不断地适应用户的偏好，就能提高推荐的准确性和用户满意度。

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除了节省资源，线性增长的参数更能保证模型的泛化能力。如果参数增长过快，模型很容易过拟合之前学习过的任务，从而影响在新任务上的表现。线性增长则更有利于模型保持一个相对平衡的状态。

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好处当然是多多益善啦！参数线性增长意味着随着任务数量增加，训练的难度不会指数级上升，更容易训练出效果好的模型。同时，更小的模型也更容易部署到资源受限的设备上，例如移动端或者嵌入式设备。

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强化学习目前在游戏AI和机器人控制方面应用比较多，这个持续强化学习的方法，我觉得比较适合那种需要不断学习新技能的机器人，比如服务型机器人，或者需要适应不同环境的自动驾驶系统。

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文章确实没展开，可能需要去读原文看看具体的实现细节。我猜想可能涉及到一些attention机制或者门控机制，来决定每个策略的权重。也可能是通过某种相似度度量，选择最相关的先前策略进行组合。

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我感觉可能是用一个元学习器来控制这个选择和组合的过程。元学习器根据当前任务的特征，动态地调整策略组合的权重。这样就能更好地适应不同的任务需求。

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从工程角度看，策略的选择和组合可能涉及一个搜索空间。可以考虑用进化算法或者强化学习的方法来搜索最优的策略组合方式。这可能需要比较大的计算量，但效果应该不错。

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其实在金融交易领域也有应用潜力。市场环境是不断变化的，交易策略需要不断地调整。如果能用这种方法，让交易系统能够持续地学习新的交易模式，就能提高盈利能力。