論文の概要: Latent Plan Transformer for Trajectory Abstraction: Planning as Latent Space Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04647v3
• Date: Thu, 31 Oct 2024 07:56:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 16:57:11.658522
• Title: Latent Plan Transformer for Trajectory Abstraction: Planning as Latent Space Inference
• Title（参考訳）: 軌道抽象のための潜時計画変換器:潜時空間推論としての計画
• Authors: Deqian Kong, Dehong Xu, Minglu Zhao, Bo Pang, Jianwen Xie, Andrew Lizarraga, Yuhao Huang, Sirui Xie, Ying Nian Wu,
• Abstract要約: オフライン強化学習から得られたデータセットを用いた計画のための生成モデルについて検討する。 本稿では,Transformerベースのトラジェクトリジェネレータと最終戻り値との接続に潜時変数を利用する新しいモデルであるLatent Plan Transformerを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.419249906014194
• License:
• Abstract: In tasks aiming for long-term returns, planning becomes essential. We study generative modeling for planning with datasets repurposed from offline reinforcement learning. Specifically, we identify temporal consistency in the absence of step-wise rewards as one key technical challenge. We introduce the Latent Plan Transformer (LPT), a novel model that leverages a latent variable to connect a Transformer-based trajectory generator and the final return. LPT can be learned with maximum likelihood estimation on trajectory-return pairs. In learning, posterior sampling of the latent variable naturally integrates sub-trajectories to form a consistent abstraction despite the finite context. At test time, the latent variable is inferred from an expected return before policy execution, realizing the idea of planning as inference. Our experiments demonstrate that LPT can discover improved decisions from sub-optimal trajectories, achieving competitive performance across several benchmarks, including Gym-Mujoco, Franka Kitchen, Maze2D, and Connect Four. It exhibits capabilities in nuanced credit assignments, trajectory stitching, and adaptation to environmental contingencies. These results validate that latent variable inference can be a strong alternative to step-wise reward prompting.
• Abstract（参考訳）: 長期的なリターンを目指すタスクにおいては、計画が不可欠である。 オフライン強化学習から得られたデータセットを用いた計画のための生成モデルについて検討する。 具体的には、段階的な報酬がない場合の時間的一貫性を重要な技術的課題として挙げる。 本稿では,Transformerベースのトラジェクトリジェネレータと最終リターンを接続するために潜在変数を利用する新しいモデルであるLatent Plan Transformer(LPT)を紹介する。 LPTはトラジェクティブ-リターンペアの最大推定値で学習することができる。 学習において、潜在変数の後方サンプリングは、有限コンテキストにもかかわらず、自然にサブトラジェクトリを統合して一貫した抽象化を形成する。 テスト時には、遅延変数はポリシー実行前の期待した戻り値から推論され、計画のアイデアを推論として実現します。 我々の実験は、LPTが準最適軌跡からの意思決定の改善を発見し、Gym-Mujoco、Franka Kitchen、Maze2D、Connect Fourなど、いくつかのベンチマークで競合性能を達成できることを実証した。 微妙なクレジット割り当て、軌道縫合、環境問題への適応の能力を示す。 これらの結果は、潜伏変数推論がステップワイズ報酬プロンプトの強力な代替となることを証明している。

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