論文の概要: Behavioral Refinement via Interpolant-based Policy Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16075v1
• Date: Sun, 25 Feb 2024 12:19:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-27 15:21:14.882068
• Title: Behavioral Refinement via Interpolant-based Policy Diffusion
• Title（参考訳）: インターポーラント型政策拡散による行動抑制
• Authors: Kaiqi Chen, Eugene Lim, Kelvin Lin, Yiyang Chen and Harold Soh
• Abstract要約: 拡散モデルは、標準ガウスノイズから作用(あるいは状態)を拡散することでポリシーを形成することを学習する。 学習対象のポリシーはガウスとは大きく異なり、少数の拡散ステップを使用すると性能が低下する可能性がある。 我々の手法はBRIDGERと呼ばれ、補間フレームワークを利用して任意のポリシーをブリッジし、模倣学習への柔軟なアプローチを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.63910869653275
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Imitation learning empowers artificial agents to mimic behavior by learning from demonstrations. Recently, diffusion models, which have the ability to model high-dimensional and multimodal distributions, have shown impressive performance on imitation learning tasks. These models learn to shape a policy by diffusing actions (or states) from standard Gaussian noise. However, the target policy to be learned is often significantly different from Gaussian and this mismatch can result in poor performance when using a small number of diffusion steps (to improve inference speed) and under limited data. The key idea in this work is that initiating from a more informative source than Gaussian enables diffusion methods to overcome the above limitations. We contribute both theoretical results, a new method, and empirical findings that show the benefits of using an informative source policy. Our method, which we call BRIDGER, leverages the stochastic interpolants framework to bridge arbitrary policies, thus enabling a flexible approach towards imitation learning. It generalizes prior work in that standard Gaussians can still be applied, but other source policies can be used if available. In experiments on challenging benchmarks, BRIDGER outperforms state-of-the-art diffusion policies and we provide further analysis on design considerations when applying BRIDGER.
• Abstract（参考訳）: 模倣学習は、デモから学習することで行動の模倣を人工エージェントに与える。 近年,高次元およびマルチモーダル分布をモデル化できる拡散モデルは,模倣学習タスクにおいて印象的な性能を示している。 これらのモデルは、標準ガウスノイズから作用(あるいは状態)を拡散することでポリシーを形成することを学ぶ。 しかし、学習対象のポリシーはガウシアンと大きく異なり、このミスマッチは(推論速度を改善するために)少数の拡散ステップを使用する場合や、限られたデータの下では性能が低下する可能性がある。 この研究の鍵となる考え方は、ガウス的よりも情報的な情報源から始めることで、拡散法が上記の制限を克服できるということである。 提案手法は,情報ソースポリシーの利点を示す理論的結果,新しい方法,実証的な知見の両方に寄与する。 本手法は, 確率的補間フレームワークを用いて任意の方針を橋渡しし, 模倣学習への柔軟なアプローチを可能にする。 これは、標準ガウスがまだ適用可能であるという事前の作業を一般化するが、他のソースポリシーが利用可能であれば利用できる。 試行錯誤試験において,BRIDGERは最先端の拡散ポリシーより優れており,BRIDGERを適用する際の設計上の考慮事項についてさらなる分析を行う。

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