論文の概要: Contrastive Energy Prediction for Exact Energy-Guided Diffusion Sampling in Offline Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.12824v2
• Date: Tue, 30 May 2023 13:15:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-01 01:02:46.509405
• Title: Contrastive Energy Prediction for Exact Energy-Guided Diffusion Sampling in Offline Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: オフライン強化学習におけるExact Energy-Guided Diffusion Smplingのコントラストエネルギー予測
• Authors: Cheng Lu, Huayu Chen, Jianfei Chen, Hang Su, Chongxuan Li, Jun Zhu
• Abstract要約: 本稿では、誘導が(正規化されていない)エネルギー関数によって定義される一般的な設定について考察する。 この設定の主な課題は、拡散サンプリング手順中の中間ガイダンスが未知であり、推定が難しいことである。 本稿では,中間ガイダンスの正確な定式化と,CEP(Contrative Energy Prediction)と呼ばれる新たなトレーニング目標を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.880922634512096
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Guided sampling is a vital approach for applying diffusion models in real-world tasks that embeds human-defined guidance during the sampling procedure. This paper considers a general setting where the guidance is defined by an (unnormalized) energy function. The main challenge for this setting is that the intermediate guidance during the diffusion sampling procedure, which is jointly defined by the sampling distribution and the energy function, is unknown and is hard to estimate. To address this challenge, we propose an exact formulation of the intermediate guidance as well as a novel training objective named contrastive energy prediction (CEP) to learn the exact guidance. Our method is guaranteed to converge to the exact guidance under unlimited model capacity and data samples, while previous methods can not. We demonstrate the effectiveness of our method by applying it to offline reinforcement learning (RL). Extensive experiments on D4RL benchmarks demonstrate that our method outperforms existing state-of-the-art algorithms. We also provide some examples of applying CEP for image synthesis to demonstrate the scalability of CEP on high-dimensional data.
• Abstract（参考訳）: ガイドサンプリングは実世界のタスクに拡散モデルを適用するための重要なアプローチであり、サンプリング手順中に人間の定義したガイダンスを埋め込む。 本稿では、誘導が(正規化されていない)エネルギー関数によって定義される一般的な設定を考える。 この設定の主な課題は、サンプリング分布とエネルギー関数によって共同で定義される拡散サンプリング手順の中間ガイダンスが未知であり、推定が難しいことである。 この課題に対処するために,中間ガイダンスの正確な定式化と,コントラストエネルギー予測(CEP)と呼ばれる新たなトレーニング目標を提案する。 提案手法は,モデル容量とデータサンプルの無制限で正確なガイダンスに収束することが保証されている。 オフライン強化学習(RL)に適用することで,本手法の有効性を示す。 D4RLベンチマークの大規模な実験により、我々の手法は既存の最先端アルゴリズムよりも優れていることが示された。 また,高次元データにおけるCEPのスケーラビリティを示すために,画像合成にCEPを適用する例を示す。

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