論文の概要: Learning Generative Models with Goal-conditioned Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.14811v1
• Date: Sun, 26 Mar 2023 20:33:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-28 17:33:30.358413
• Title: Learning Generative Models with Goal-conditioned Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: ゴール条件強化学習を用いた生成モデル学習
• Authors: Mariana Vargas Vieyra, Pierre M\'enard
• Abstract要約: 目標条件付き強化学習を用いた生成モデル学習のための新しいフレームワークを提案する。 画像合成のタスクにおいて,本手法が多種多様な高品質なサンプルを生成可能であることを実証的に実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a novel, alternative framework for learning generative models with goal-conditioned reinforcement learning. We define two agents, a goal conditioned agent (GC-agent) and a supervised agent (S-agent). Given a user-input initial state, the GC-agent learns to reconstruct the training set. In this context, elements in the training set are the goals. During training, the S-agent learns to imitate the GC-agent while remaining agnostic of the goals. At inference we generate new samples with the S-agent. Following a similar route as in variational auto-encoders, we derive an upper bound on the negative log-likelihood that consists of a reconstruction term and a divergence between the GC-agent policy and the (goal-agnostic) S-agent policy. We empirically demonstrate that our method is able to generate diverse and high quality samples in the task of image synthesis.
• Abstract（参考訳）: 目標条件付き強化学習を用いた生成モデル学習のための,新しい代替フレームワークを提案する。 目標条件付きエージェント(GCエージェント)と監視エージェント(Sエージェント)の2つのエージェントを定義した。 ユーザ入力の初期状態が与えられると、gcエージェントはトレーニングセットの再構築を学習する。 この文脈では、トレーニングセットの要素は目標です。 訓練中、Sエージェントは目標を知らないままGCエージェントを模倣することを学ぶ。 S-エージェントで新しいサンプルを生成する。 変分オートエンコーダと同様に、再構成項とgcエージェントポリシーと(goal非依存)sエージェントポリシーの相違からなる負のログライク性の上界を導出する。 本手法は画像合成のタスクにおいて多様で高品質なサンプルを生成できることを実証的に証明する。

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