論文の概要: Q-Transformer: Scalable Offline Reinforcement Learning via Autoregressive Q-Functions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10150v2
• Date: Tue, 17 Oct 2023 07:00:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-10-18 20:40:12.720829
• Title: Q-Transformer: Scalable Offline Reinforcement Learning via Autoregressive Q-Functions
• Title（参考訳）: Q-Transformer: 自動回帰Q-Functionによるスケーラブルオフライン強化学習
• Abstract要約: 大規模なオフラインデータセットからマルチタスクポリシーをトレーニングするためのスケーラブルな強化学習手法を提案する。 本手法は,オフライン時間差分バックアップによりトレーニングしたQ関数のスケーラブルな表現を実現するためにTransformerを用いている。 そこで本研究では,Q-Transformerが,多種多様な実世界のロボット操作タスクスイート上で,事前のオフラインRLアルゴリズムと模倣学習技術より優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 143.89572689302497
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we present a scalable reinforcement learning method for training multi-task policies from large offline datasets that can leverage both human demonstrations and autonomously collected data. Our method uses a Transformer to provide a scalable representation for Q-functions trained via offline temporal difference backups. We therefore refer to the method as Q-Transformer. By discretizing each action dimension and representing the Q-value of each action dimension as separate tokens, we can apply effective high-capacity sequence modeling techniques for Q-learning. We present several design decisions that enable good performance with offline RL training, and show that Q-Transformer outperforms prior offline RL algorithms and imitation learning techniques on a large diverse real-world robotic manipulation task suite. The project's website and videos can be found at https://qtransformer.github.io
• Abstract（参考訳）: 本研究では、大規模なオフラインデータセットからマルチタスクポリシーをトレーニングするためのスケーラブルな強化学習手法を提案する。 本手法では,オフライン時間差分バックアップによりトレーニングしたQ関数のスケーラブルな表現にTransformerを用いる。 したがって、この手法をQ-Transformerと呼ぶ。 各動作次元を識別し、各アクション次元のq値を分離トークンとして表現することにより、q学習に効果的な高容量シーケンスモデリング手法を適用することができる。 我々は,オフラインrlトレーニングで優れた性能を実現する設計決定をいくつか提示し,q-transformerが従来のオフラインrlアルゴリズムや模倣学習技術を,多種多様な実世界のロボット操作タスクスイートで上回っていることを示す。 プロジェクトのWebサイトとビデオはhttps://qtransformer.github.ioで見ることができる。

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