論文の概要: Distributional Successor Features Enable Zero-Shot Policy Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06328v3
- Date: Thu, 31 Oct 2024 07:46:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-01 16:57:08.698956
- Title: Distributional Successor Features Enable Zero-Shot Policy Optimization
- Title（参考訳）: ゼロショットポリシー最適化を可能にする分散継承機能
- Authors: Chuning Zhu, Xinqi Wang, Tyler Han, Simon S. Du, Abhishek Gupta,
- Abstract要約: 本研究は、ゼロショットポリシー最適化のための分散継承機能(DiSPO)という、新しいモデルのクラスを提案する。
DiSPOは、定常データセットの行動ポリシーの後継機能の分布と、データセット内で達成可能な異なる後継機能を実現するためのポリシーを学ぶ。
データセットの長期的な結果を直接モデル化することにより、DiSPOは、報酬関数をまたいだゼロショットポリシー最適化のための単純なスキームを実現しつつ、複雑なエラーを避けることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.53356539916603
- License:
- Abstract: Intelligent agents must be generalists, capable of quickly adapting to various tasks. In reinforcement learning (RL), model-based RL learns a dynamics model of the world, in principle enabling transfer to arbitrary reward functions through planning. However, autoregressive model rollouts suffer from compounding error, making model-based RL ineffective for long-horizon problems. Successor features offer an alternative by modeling a policy's long-term state occupancy, reducing policy evaluation under new rewards to linear regression. Yet, zero-shot policy optimization for new tasks with successor features can be challenging. This work proposes a novel class of models, i.e., Distributional Successor Features for Zero-Shot Policy Optimization (DiSPOs), that learn a distribution of successor features of a stationary dataset's behavior policy, along with a policy that acts to realize different successor features achievable within the dataset. By directly modeling long-term outcomes in the dataset, DiSPOs avoid compounding error while enabling a simple scheme for zero-shot policy optimization across reward functions. We present a practical instantiation of DiSPOs using diffusion models and show their efficacy as a new class of transferable models, both theoretically and empirically across various simulated robotics problems. Videos and code available at https://weirdlabuw.github.io/dispo/.
- Abstract（参考訳）: 知的エージェントは、様々なタスクに迅速に適応できるジェネラリストでなければならない。
強化学習(RL)において、モデルに基づくRLは、原則として計画を通じて任意の報酬関数への移行を可能にする、世界の力学モデルを学ぶ。
しかし、自己回帰モデルロールアウトは複合誤差に悩まされ、モデルベースRLは長距離問題には有効ではない。
継承機能は、政策の長期的状態占有度をモデル化し、線形回帰に対する新たな報酬の下での政策評価を減らすことで代替手段を提供する。
しかし、後継機能を備えた新しいタスクに対するゼロショットポリシーの最適化は困難である。
本研究は、静止データセットの動作ポリシーの後継特徴の分布を学習する新しいモデルのクラス、すなわち、ゼロショットポリシー最適化のための分散継承機能(DiSPO)と、データセット内で達成可能な異なる後継特徴を実現するためのポリシーを提案する。
データセットの長期的な結果を直接モデル化することにより、DiSPOは、報酬関数をまたいだゼロショットポリシー最適化のための単純なスキームを実現しつつ、複雑なエラーを避けることができる。
本稿では,拡散モデルを用いたDESPOの実用的インスタンス化について述べるとともに,様々なシミュレーションロボティクス問題に対して理論的にも経験的にも,伝達可能な新しいモデルのクラスとしての有効性を示す。
ビデオとコードはhttps://weirdlabuw.github.io/dispo/.comで公開されている。
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