論文の概要: Stochastic Optimal Control Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02027v3
• Date: Wed, 17 Apr 2024 21:39:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-19 14:19:22.024788
• Title: Stochastic Optimal Control Matching
• Title（参考訳）: 確率的最適制御マッチング
• Authors: Carles Domingo-Enrich, Jiequn Han, Brandon Amos, Joan Bruna, Ricky T. Q. Chen,
• Abstract要約: 最適制御のための新しい反復拡散最適化(IDO)技術である最適制御マッチング(SOCM)を導入する。 この制御は、一致するベクトル場に適合しようとすることで、最小二乗問題を通じて学習される。 実験により,本アルゴリズムは最適制御のための既存のすべての IDO 手法よりも低い誤差を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.156277491861985
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Stochastic optimal control, which has the goal of driving the behavior of noisy systems, is broadly applicable in science, engineering and artificial intelligence. Our work introduces Stochastic Optimal Control Matching (SOCM), a novel Iterative Diffusion Optimization (IDO) technique for stochastic optimal control that stems from the same philosophy as the conditional score matching loss for diffusion models. That is, the control is learned via a least squares problem by trying to fit a matching vector field. The training loss, which is closely connected to the cross-entropy loss, is optimized with respect to both the control function and a family of reparameterization matrices which appear in the matching vector field. The optimization with respect to the reparameterization matrices aims at minimizing the variance of the matching vector field. Experimentally, our algorithm achieves lower error than all the existing IDO techniques for stochastic optimal control for three out of four control problems, in some cases by an order of magnitude. The key idea underlying SOCM is the path-wise reparameterization trick, a novel technique that may be of independent interest. Code at https://github.com/facebookresearch/SOC-matching
• Abstract（参考訳）: 雑音系の振る舞いを駆動する目的を持つ確率的最適制御は、科学、工学、人工知能に広く応用されている。 本研究は,確率的最適制御のための新しい反復拡散最適化(IDO)手法である確率的最適制御マッチング(SOCM)を紹介する。 すなわち、制御は、一致するベクトル場に収まるようにすることで、最小二乗問題を通じて学習される。 クロスエントロピー損失と密接に結びついているトレーニング損失は、一致するベクトル場に現れる制御関数と再パラメータ化行列のファミリーの両方に対して最適化される。 再パラメータ化行列に対する最適化は、一致するベクトル場の分散を最小化することを目的としている。 実験により,提案アルゴリズムは4つの制御問題のうち3つに対して,確率的最適制御のための既存のIDO手法よりも誤差が小さい。 SOCMの根底にある重要なアイデアは、パスワイズ・リパラメータ化のトリックである。 Code at https://github.com/facebookresearch/SOC-matching

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