Fugu-MT 論文翻訳(概要): Context-Former: Stitching via Latent Conditioned Sequence Modeling

論文の概要: Context-Former: Stitching via Latent Conditioned Sequence Modeling

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16452v3
Date: Mon, 27 May 2024 08:38:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-29 07:54:38.264231
Title: Context-Former: Stitching via Latent Conditioned Sequence Modeling
Title（参考訳）: Context-Former:潜時条件付きシーケンスモデリングによるスタンディング
Authors: Ziqi Zhang, Jingzehua Xu, Jinxin Liu, Zifeng Zhuang, Donglin Wang, Miao Liu, Shuai Zhang,
Abstract要約: コンテキスト情報に基づく模倣学習(IL)とシーケンスモデリングを統合したContextFormerを導入する。実験では、ContextFormerは複数のIL設定で競合的なパフォーマンスを達成することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 31.250234478757665
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Offline reinforcement learning (RL) algorithms can learn better decision-making compared to behavior policies by stitching the suboptimal trajectories to derive more optimal ones. Meanwhile, Decision Transformer (DT) abstracts the RL as sequence modeling, showcasing competitive performance on offline RL benchmarks. However, recent studies demonstrate that DT lacks of stitching capacity, thus exploiting stitching capability for DT is vital to further improve its performance. In order to endow stitching capability to DT, we abstract trajectory stitching as expert matching and introduce our approach, ContextFormer, which integrates contextual information-based imitation learning (IL) and sequence modeling to stitch sub-optimal trajectory fragments by emulating the representations of a limited number of expert trajectories. To validate our approach, we conduct experiments from two perspectives: 1) We conduct extensive experiments on D4RL benchmarks under the settings of IL, and experimental results demonstrate ContextFormer can achieve competitive performance in multiple IL settings. 2) More importantly, we conduct a comparison of ContextFormer with various competitive DT variants using identical training datasets. The experimental results unveiled ContextFormer's superiority, as it outperformed all other variants, showcasing its remarkable performance.
Abstract（参考訳）: オフライン強化学習(RL)アルゴリズムは、最適軌道を縫い合わせることで行動ポリシーよりも優れた意思決定を学べる。一方、決定変換器(DT)はRLをシーケンスモデリングとして抽象化し、オフラインのRLベンチマークで競合性能を示す。しかし、最近の研究では、DTは縫合能力に欠けており、DTの縫合能力を活用することが、その性能をさらに向上させる上で不可欠であることが示されている。 DTに縫合能力を付与するために,専門的マッチングとしてトラジェクトリ縫合を抽象化し,文脈情報に基づく模倣学習(IL)とシーケンスモデリングを統合したContextFormerを導入し,限られた数の専門的トラジェクトリの表現をエミュレートして,準最適トラジェクトリ断片を縫合する。アプローチを検証するために、私たちは2つの視点から実験を行います。 1) IL設定下でD4RLベンチマークを広範囲に実験し,複数のIL設定でContextFormerが競合性能を発揮することを示す実験結果を得た。 2)さらに重要なことは、同じトレーニングデータセットを使用して、ContextFormerと様々な競合DTの変種を比較することである。実験の結果、ContextFormerの優位性は、他のすべての亜種よりも優れており、その顕著なパフォーマンスを示している。

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