論文の概要: DiffStitch: Boosting Offline Reinforcement Learning with Diffusion-based Trajectory Stitching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02439v1
• Date: Sun, 4 Feb 2024 10:30:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-06 19:35:09.137859
• Title: DiffStitch: Boosting Offline Reinforcement Learning with Diffusion-based Trajectory Stitching
• Title（参考訳）: DiffStitch: 拡散に基づく軌道スティッチによるオフライン強化学習の促進
• Authors: Guanghe Li, Yixiang Shan, Zhengbang Zhu, Ting Long, Weinan Zhang
• Abstract要約: オフライン強化学習(RL)では、学習ポリシーのパフォーマンスはオフラインデータセットの品質に大きく依存する。 本稿では拡散に基づく新しいデータ拡張パイプラインであるDiffStitchについて紹介する。 DiffStitchは、ローリワード軌道と高リワード軌道を効果的に接続し、オフラインRLアルゴリズムが直面する課題に対処するために、グローバルに最適な軌道を形成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.263554926053178
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In offline reinforcement learning (RL), the performance of the learned policy highly depends on the quality of offline datasets. However, in many cases, the offline dataset contains very limited optimal trajectories, which poses a challenge for offline RL algorithms as agents must acquire the ability to transit to high-reward regions. To address this issue, we introduce Diffusion-based Trajectory Stitching (DiffStitch), a novel diffusion-based data augmentation pipeline that systematically generates stitching transitions between trajectories. DiffStitch effectively connects low-reward trajectories with high-reward trajectories, forming globally optimal trajectories to address the challenges faced by offline RL algorithms. Empirical experiments conducted on D4RL datasets demonstrate the effectiveness of DiffStitch across RL methodologies. Notably, DiffStitch demonstrates substantial enhancements in the performance of one-step methods (IQL), imitation learning methods (TD3+BC), and trajectory optimization methods (DT).
• Abstract（参考訳）: オフライン強化学習(rl)では,学習方針の性能はオフラインデータセットの品質に大きく依存する。 しかし、多くの場合、オフラインデータセットは、非常に限られた最適軌跡を含んでいるため、エージェントが高次領域に遷移する能力を取得する必要があるため、オフラインRLアルゴリズムの課題となる。 この問題に対処するため,Diffusion-based Trajectory Stitching (DiffStitch)を導入し,トラジェクトリ間の縫合遷移を系統的に生成する新しい拡散ベースデータ拡張パイプラインを提案する。 DiffStitchは、ローリワード軌道と高リワード軌道を効果的に接続し、オフラインRLアルゴリズムが直面する課題に対処するために、グローバルに最適な軌道を形成する。 D4RLデータセット上で実施された実証実験は、DiffStitchのRL手法における有効性を示した。 特に、DiffStitchはワンステップ法(IQL)、模倣学習法(TD3+BC)、軌道最適化法(DT)の性能を大幅に向上させた。

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