論文の概要: Diffusion Policies as an Expressive Policy Class for Offline Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.06193v1
• Date: Fri, 12 Aug 2022 09:54:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-15 12:59:58.388439
• Title: Diffusion Policies as an Expressive Policy Class for Offline Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: オフライン強化学習のための表現型政策クラスとしての拡散政策
• Authors: Zhendong Wang, Jonathan J Hunt, Mingyuan Zhou
• Abstract要約: オフライン強化学習(RL)は、以前に収集した静的データセットを使って最適なポリシーを学ぶことを目的としている。 標準のRLメソッドは、アウト・オブ・ディストリビューション・アクションの関数近似誤差のために、このタスクではよく機能しない。 本稿では, 条件付き拡散モデルを用いて, 行動のクローン化とポリシーの正規化を行うための, 表現力の高いポリシークラスとしてDiffusion-QLを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.98480322396875
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Offline reinforcement learning (RL), which aims to learn an optimal policy using a previously collected static dataset, is an important paradigm of RL. Standard RL methods often perform poorly at this task due to the function approximation errors on out-of-distribution actions. While a variety of regularization methods have been proposed to mitigate this issue, they are often constrained by policy classes with limited expressiveness and sometimes result in substantially suboptimal solutions. In this paper, we propose Diffusion-QL that utilizes a conditional diffusion model as a highly expressive policy class for behavior cloning and policy regularization. In our approach, we learn an action-value function and we add a term maximizing action-values into the training loss of a conditional diffusion model, which results in a loss that seeks optimal actions that are near the behavior policy. We show the expressiveness of the diffusion model-based policy and the coupling of the behavior cloning and policy improvement under the diffusion model both contribute to the outstanding performance of Diffusion-QL. We illustrate our method and prior work in a simple 2D bandit example with a multimodal behavior policy. We then show that our method can achieve state-of-the-art performance on the majority of the D4RL benchmark tasks for offline RL.
• Abstract（参考訳）: オフライン強化学習(RL)は、以前に収集した静的データセットを用いて最適なポリシーを学習することを目的としており、RLの重要なパラダイムである。 標準のrlメソッドは、分散動作における関数近似誤差のため、このタスクではよく機能しない。 この問題を緩和するために様々な正則化法が提案されているが、表現力に制限のある政策クラスによって制約され、時には実質的に準最適解をもたらす。 本稿では,条件付き拡散モデルを用いた拡散QLを,行動のクローン化とポリシー規則化のための高度に表現力のあるポリシークラスとして活用する。 提案手法では,行動値関数を学習し,条件付き拡散モデルのトレーニング損失に対して,行動値の最大化という用語を付加する。 本稿では,拡散モデルに基づく政策の表現性と,拡散モデルに基づく行動クローニングと政策改善の結合が,拡散-QLの卓越した性能に寄与することを示す。 本稿では,マルチモーダル行動ポリシーを用いた簡易な2次元バンドイット例を用いて,提案手法と先行研究について述べる。 そこで本手法は,オフラインRLにおけるD4RLベンチマークタスクの大部分に対して,最先端の性能を実現することができることを示す。

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