論文の概要: Score Regularized Policy Optimization through Diffusion Behavior

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07297v1
• Date: Wed, 11 Oct 2023 08:31:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-12 23:44:18.587302
• Title: Score Regularized Policy Optimization through Diffusion Behavior
• Title（参考訳）: 拡散挙動によるスコア正規化政策最適化
• Authors: Huayu Chen, Cheng Lu, Zhengyi Wang, Hang Su, Jun Zhu
• Abstract要約: オフライン強化学習の最近の進歩は拡散モデリングの潜在可能性を明らかにしている。 本稿では,批判モデルと事前学習した拡散行動モデルから,効率的な決定論的推論ポリシーを抽出することを提案する。 本手法は,移動作業における各種拡散法と比較して,動作サンプリング速度を25倍以上に向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.815292568352284
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent developments in offline reinforcement learning have uncovered the immense potential of diffusion modeling, which excels at representing heterogeneous behavior policies. However, sampling from diffusion policies is considerably slow because it necessitates tens to hundreds of iterative inference steps for one action. To address this issue, we propose to extract an efficient deterministic inference policy from critic models and pretrained diffusion behavior models, leveraging the latter to directly regularize the policy gradient with the behavior distribution's score function during optimization. Our method enjoys powerful generative capabilities of diffusion modeling while completely circumventing the computationally intensive and time-consuming diffusion sampling scheme, both during training and evaluation. Extensive results on D4RL tasks show that our method boosts action sampling speed by more than 25 times compared with various leading diffusion-based methods in locomotion tasks, while still maintaining state-of-the-art performance.
• Abstract（参考訳）: オフライン強化学習の最近の進展は、異種行動ポリシーの表現に優れた拡散モデリングの膨大な可能性を見出している。 しかし、拡散政策からのサンプリングは、1つのアクションに対して数十から数百の反復推論ステップを必要とするため、かなり遅い。 この問題に対処するために,批判モデルと事前訓練された拡散行動モデルから効率的な決定論的推論ポリシーを抽出し,後者を活用して,最適化中の行動分布のスコア関数と直接正規化する手法を提案する。 本手法は, 学習と評価の両方において, 計算集約型および時間消費型拡散サンプリングスキームを完全に回避しながら, 拡散モデリングの強力な生成能力を享受する。 d4rlタスクの広範な結果から,ロコモーションタスクにおける各種拡散ベース手法と比較して,動作サンプリング速度は25倍以上向上することが分かった。

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