論文の概要: Diffusion Models for Reinforcement Learning: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01223v3
- Date: Mon, 5 Feb 2024 07:03:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-07 04:16:48.673929
- Title: Diffusion Models for Reinforcement Learning: A Survey
- Title（参考訳）: 強化学習のための拡散モデル:調査
- Authors: Zhengbang Zhu, Hanye Zhao, Haoran He, Yichao Zhong, Shenyu Zhang,
Haoquan Guo, Tingting Chen, Weinan Zhang
- Abstract要約: 拡散モデルは、サンプルの品質と訓練安定性において、以前の生成モデルを上回る。
最近の研究は、強化学習(RL)ソリューションの改善における拡散モデルの利点を示している。
この調査は、この新興分野の概要を提供し、新たな研究の道のりを刺激することを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.670096541841325
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Diffusion models surpass previous generative models in sample quality and
training stability. Recent works have shown the advantages of diffusion models
in improving reinforcement learning (RL) solutions. This survey aims to provide
an overview of this emerging field and hopes to inspire new avenues of
research. First, we examine several challenges encountered by RL algorithms.
Then, we present a taxonomy of existing methods based on the roles of diffusion
models in RL and explore how the preceding challenges are addressed. We further
outline successful applications of diffusion models in various RL-related
tasks. Finally, we conclude the survey and offer insights into future research
directions. We are actively maintaining a GitHub repository for papers and
other related resources in utilizing diffusion models in RL:
https://github.com/apexrl/Diff4RLSurvey.
- Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、サンプル品質とトレーニング安定性において、以前の生成モデルを超える。
最近の研究は、強化学習(RL)ソリューションの改善における拡散モデルの利点を示している。
この調査は、この新興分野の概要を提供し、新たな研究の道を開くことを目的としている。
まず,RLアルゴリズムが抱えるいくつかの課題について検討する。
次に, rlにおける拡散モデルの役割に基づく既存手法の分類を行い, 今後の課題について考察する。
さらに,様々なRL関連タスクにおける拡散モデルの適用について概説する。
最後に,調査を終了し,今後の研究方向性に関する洞察を提供する。
rlの拡散モデルを利用するため、論文やその他の関連リソースのためのgithubリポジトリを積極的にメンテナンスしています。
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