Fugu-MT 論文翻訳(概要): Return-Aligned Decision Transformer

論文の概要: Return-Aligned Decision Transformer

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03923v2
Date: Tue, 23 Apr 2024 06:10:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-24 19:16:06.699241
Title: Return-Aligned Decision Transformer
Title（参考訳）: 帰還アライメント決定変換器
Authors: Tsunehiko Tanaka, Kenshi Abe, Kaito Ariu, Tetsuro Morimura, Edgar Simo-Serra,
Abstract要約: 本稿では、実際のリターンを目標リターンに合わせるために、Return-Aligned Decision Transformer (RADT)を提案する。我々のモデルは、戻り値と状態の関係を高めるために、従来の入力シーケンスから返される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.973995766656332
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Traditional approaches in offline reinforcement learning aim to learn the optimal policy that maximizes the cumulative reward, also known as return. However, as applications broaden, it becomes increasingly crucial to train agents that not only maximize the returns, but align the actual return with a specified target return, giving control over the agent's performance. Decision Transformer (DT) optimizes a policy that generates actions conditioned on the target return through supervised learning and is equipped with a mechanism to control the agent using the target return. Despite being designed to align the actual return with the target return, we have empirically identified a discrepancy between the actual return and the target return in DT. In this paper, we propose Return-Aligned Decision Transformer (RADT), designed to effectively align the actual return with the target return. Our model decouples returns from the conventional input sequence, which typically consists of returns, states, and actions, to enhance the relationships between returns and states, as well as returns and actions. Extensive experiments show that RADT reduces the discrepancies between the actual return and the target return of DT-based methods.
Abstract（参考訳）: オフライン強化学習における従来のアプローチは、リターンとして知られる累積報酬を最大化する最適なポリシーを学ぶことを目的としている。しかし、アプリケーションが広まるにつれて、リターンを最大化するだけでなく、実際のリターンを特定のターゲットリターンと整合させるエージェントを訓練することがますます重要になり、エージェントのパフォーマンスを制御できるようになる。決定変換器(DT)は、教師付き学習を通じて目標リターンに条件付けられたアクションを生成するポリシーを最適化し、目標リターンを使用してエージェントを制御する機構を備える。ターゲットリターンと実際のリターンを一致させるように設計されているにもかかわらず、DTにおける実際のリターンとターゲットリターンの相違を実証的に確認した。本稿では、実際のリターンと目標リターンを効果的に整合させるために、Return-Aligned Decision Transformer (RADT)を提案する。我々のモデルは、リターンと状態の関係を高めるために、通常、リターンと状態とアクションで構成される従来の入力シーケンスからリターンする。大規模実験により、RADTはDTベースの手法の実際の戻り値と目標戻り値との差を減少させることが示された。

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