論文の概要: Offline Trajectory Generalization for Offline Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10393v1
• Date: Tue, 16 Apr 2024 08:48:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-17 17:33:19.942957
• Title: Offline Trajectory Generalization for Offline Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: オフライン強化学習のためのオフライン軌道一般化
• Authors: Ziqi Zhao, Zhaochun Ren, Liu Yang, Fajie Yuan, Pengjie Ren, Zhumin Chen, jun Ma, Xin Xin,
• Abstract要約: オフライン強化学習(RL)は、以前に収集されたトラジェクトリの静的データセットからポリシーを学ぶことを目的としている。 オフライン強化学習(OTTO)のための世界変換器によるオフライン軌道一般化を提案する。 OTTOはプラグインモジュールとして機能し、既存のオフラインRLメソッドと統合して、トランスフォーマーのより優れた一般化機能と高遅延データ拡張を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.89740983387144
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Offline reinforcement learning (RL) aims to learn policies from static datasets of previously collected trajectories. Existing methods for offline RL either constrain the learned policy to the support of offline data or utilize model-based virtual environments to generate simulated rollouts. However, these methods suffer from (i) poor generalization to unseen states; and (ii) trivial improvement from low-qualified rollout simulation. In this paper, we propose offline trajectory generalization through world transformers for offline reinforcement learning (OTTO). Specifically, we use casual Transformers, a.k.a. World Transformers, to predict state dynamics and the immediate reward. Then we propose four strategies to use World Transformers to generate high-rewarded trajectory simulation by perturbing the offline data. Finally, we jointly use offline data with simulated data to train an offline RL algorithm. OTTO serves as a plug-in module and can be integrated with existing offline RL methods to enhance them with better generalization capability of transformers and high-rewarded data augmentation. Conducting extensive experiments on D4RL benchmark datasets, we verify that OTTO significantly outperforms state-of-the-art offline RL methods.
• Abstract（参考訳）: オフライン強化学習(RL)は、以前に収集されたトラジェクトリの静的データセットからポリシーを学ぶことを目的としている。 既存のオフラインRLの方法は、学習したポリシーをオフラインデータのサポートに制約するか、モデルベースの仮想環境を使用してシミュレーションされたロールアウトを生成する。 しかし、これらの方法は苦しむ。 一 目に見えない状態への一般化が乏しいこと、及び (II)低品質ロールアウトシミュレーションによる自明な改善。 本稿では,オフライン強化学習(OTTO)のための世界変換器によるオフライン軌道一般化を提案する。 具体的には、カジュアルトランスフォーマー、すなわちワールドトランスフォーマーを使用して、状態ダイナミクスと即時報酬を予測する。 次に, オフラインデータを摂動することで, 逆向きの軌道シミュレーションを生成するために, ワールドトランスフォーマーを利用する4つの戦略を提案する。 最後に、オフラインデータとシミュレーションデータとを併用して、オフラインRLアルゴリズムをトレーニングする。 OTTOはプラグインモジュールとして機能し、既存のオフラインRLメソッドと統合して、トランスフォーマーのより優れた一般化機能と高遅延データ拡張を実現する。 D4RLベンチマークデータセットで広範な実験を行い、OTTOが最先端のオフラインRL法よりも大幅に優れていることを確認した。

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