論文の概要: DiffCPS: Diffusion Model based Constrained Policy Search for Offline Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05333v2
• Date: Wed, 28 Feb 2024 13:48:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-29 18:44:23.207643
• Title: DiffCPS: Diffusion Model based Constrained Policy Search for Offline Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: DiffCPS:オフライン強化学習のための拡散モデルに基づく制約付きポリシー探索
• Authors: Longxiang He, Li Shen, Linrui Zhang, Junbo Tan, Xueqian Wang
• Abstract要約: 制約付きポリシー探索はオフライン強化学習の基本的な問題である。 我々は新しいアプローチとして$textbfDiffusion-based Constrained Policy Search$(dubed DiffCPS)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.678012836760967
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Constrained policy search (CPS) is a fundamental problem in offline reinforcement learning, which is generally solved by advantage weighted regression (AWR). However, previous methods may still encounter out-of-distribution actions due to the limited expressivity of Gaussian-based policies. On the other hand, directly applying the state-of-the-art models with distribution expression capabilities (i.e., diffusion models) in the AWR framework is intractable since AWR requires exact policy probability densities, which is intractable in diffusion models. In this paper, we propose a novel approach, $\textbf{Diffusion-based Constrained Policy Search}$ (dubbed DiffCPS), which tackles the diffusion-based constrained policy search with the primal-dual method. The theoretical analysis reveals that strong duality holds for diffusion-based CPS problems, and upon introducing parameter approximation, an approximated solution can be obtained after $\mathcal{O}(1/\epsilon)$ number of dual iterations, where $\epsilon$ denotes the representation ability of the parametrized policy. Extensive experimental results based on the D4RL benchmark demonstrate the efficacy of our approach. We empirically show that DiffCPS achieves better or at least competitive performance compared to traditional AWR-based baselines as well as recent diffusion-based offline RL methods. The code is now available at https://github.com/felix-thu/DiffCPS.
• Abstract（参考訳）: 制約付きポリシー探索(CPS)はオフライン強化学習の基本的な問題であり、一般的には重み付け回帰(AWR)によって解決される。 しかし、以前の方法は、ガウス政策の表現力に制限があるため、分配外行動に遭遇する可能性がある。 一方、AWRフレームワークの分散表現能力(つまり拡散モデル)を持つ最先端モデルを直接適用することは、拡散モデルにおいて引き起こされる正確なポリシー確率密度を必要とするため、難解である。 本稿では,拡散に基づく制約付きポリシー探索に主元的手法を用いて取り組む,$\textbf{diffusion-basedstricted policy search}$ (dubbed diffcps) という新しい手法を提案する。 理論的解析により、拡散ベースのcps問題に対して強い双対性が成立することが明らかとなり、パラメータ近似を導入すると、近似解は2重反復の $\mathcal{o}(1/\epsilon)$ の後に得られ、ここでは$\epsilon$ はパラメータ化されたポリシーの表現能力を表す。 d4rlベンチマークに基づく広範な実験結果から,本手法の有効性が示された。 DiffCPS は従来の AWR ベースラインや最近の拡散型オフライン RL 法と比較して,優れた,少なくとも競争力のある性能を示す。 コードはhttps://github.com/felix-thu/diffcpsで入手できる。

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