論文の概要: Hierarchical Decision Mamba

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07943v1
• Date: Mon, 13 May 2024 17:18:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-14 12:36:51.993034
• Title: Hierarchical Decision Mamba
• Title（参考訳）: 階層的決定マンバ
• Authors: André Correia, Luís A. Alexandre,
• Abstract要約: 決定マンバ(DM)と階層決定マンバ(HDM)の2つの新しい手法を紹介する。 我々は,ほとんどのタスクにおいて,TransformerモデルよりもMambaモデルの方が優れていることを示す。 その結果、HDMはほとんどの設定で他の手法よりも優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4255659581428335
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recent advancements in imitation learning have been largely fueled by the integration of sequence models, which provide a structured flow of information to effectively mimic task behaviours. Currently, Decision Transformer (DT) and subsequently, the Hierarchical Decision Transformer (HDT), presented Transformer-based approaches to learn task policies. Recently, the Mamba architecture has shown to outperform Transformers across various task domains. In this work, we introduce two novel methods, Decision Mamba (DM) and Hierarchical Decision Mamba (HDM), aimed at enhancing the performance of the Transformer models. Through extensive experimentation across diverse environments such as OpenAI Gym and D4RL, leveraging varying demonstration data sets, we demonstrate the superiority of Mamba models over their Transformer counterparts in a majority of tasks. Results show that HDM outperforms other methods in most settings. The code can be found at https://github.com/meowatthemoon/HierarchicalDecisionMamba.
• Abstract（参考訳）: 近年の模倣学習の進歩は、タスクの振る舞いを効果的に模倣する構造化された情報の流れを提供するシーケンスモデルの統合によって大きく加速されている。 現在、Decision Transformer (DT) とそれに続く階層型Decision Transformer (HDT) は、タスクポリシーを学ぶためのTransformerベースのアプローチを提示している。 近年、Mambaアーキテクチャは様々なタスク領域でTransformerより優れていることが示されている。 本研究では,トランスフォーマーモデルの性能向上を目的とした2つの新しい手法,Decision Mamba (DM) とHierarchical Decision Mamba (HDM) を紹介する。 OpenAI GymやD4RLといった多様な環境における広範な実験を通じて、さまざまなデモデータセットを活用することで、ほとんどのタスクにおいて、TransformerモデルよりもMambaモデルの方が優れていることを示す。 その結果、HDMはほとんどの設定で他の手法よりも優れていることがわかった。 コードはhttps://github.com/meowatthemoon/HierarchicalDecisionMambaにある。

関連論文リスト

• MobileMamba: Lightweight Multi-Receptive Visual Mamba Network [51.33486891724516]
  従来の軽量モデルの研究は、主にCNNとTransformerベースの設計に重点を置いてきた。 効率と性能のバランスをとるMobileMambaフレームワークを提案する。 MobileMambaはTop-1で83.6%を達成し、既存の最先端の手法を上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-24T18:01:05Z)
• MambaPEFT: Exploring Parameter-Efficient Fine-Tuning for Mamba [0.5530212768657544]
  ステートスペースモデル(SSM)ベースのモデルであるMambaは、トランスフォーマーの代替として注目されている。 Mambaに適用した場合のトランスフォーマーに対する既存のPEFT法の有効性について検討する。 本研究では,マンバの固有構造を利用した新しいPEFT法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-06T11:57:55Z)
• Integrating Multi-Modal Input Token Mixer Into Mamba-Based Decision Models: Decision MetaMamba [0.0]
  状態空間モデル(SSM)を用いたシーケンスモデリングは、様々なタスクにおけるトランスフォーマーよりもパフォーマンスが優れていることを示した。 しかし、最先端のSSMであるMambaに基づく決定モデルは、拡張された決定変換器よりも優れた性能を達成できなかった。 本稿では,DMM(Decision MetaMamba)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-20T03:35:28Z)
• Transformers to SSMs: Distilling Quadratic Knowledge to Subquadratic Models [92.36510016591782]
  本稿では,事前学習したトランスフォーマーアーキテクチャを,状態空間モデル(SSM)などの代替アーキテクチャに蒸留する手法を提案する。 提案手法はMOHAWKと呼ばれ、3Bトークンと5Bトークンを用いたハイブリッドバージョン(Hybrid Phi-Mamba)を用いてPhi-1.5アーキテクチャに基づくMamba-2変異体を蒸留することができる。 Phi-Mambaは、スクラッチからモデルのトレーニングに使用されるトレーニングデータの1%未満を使用してはいるが、過去のオープンソース非トランスフォーマーモデルと比較して、大幅にパフォーマンスが向上している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-19T17:48:11Z)
• A Mamba-based Siamese Network for Remote Sensing Change Detection [27.200043694866388]
  リモートセンシング画像における変化検出は、異なるタイミングで領域を解析するための重要なツールである。 CNNやTransformerといったディープラーニングの手法は、大きな変化を検出することに成功しています。 本研究では,関心領域をよりよく分割するマンバ型変化検出器(M-CD)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-08T17:05:48Z)
• Venturing into Uncharted Waters: The Navigation Compass from Transformer to Mamba [77.21394300708172]
  ディープニューラルネットワークアーキテクチャであるTransformerは、長年、自然言語処理などの分野を支配してきた。 マンバの最近の導入は、その優位性に挑戦し、研究者の間でかなりの関心を喚起し、マンバをベースとした一連のモデルが顕著な可能性を示している。 本研究は,総合的な議論をまとめ,本質的な研究の側面に潜り込み,(1)構造的状態空間モデルの原理に基づくマンバ機構の機能とその基盤,(2)提案されたマンバの様々なネットワークへの統合,(3)トランスフォーマーの代替としての可能性を探る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-24T15:27:21Z)
• An Empirical Study of Mamba-based Language Models [69.74383762508805]
  Mambaのような選択的な状態空間モデル(SSM)はトランスフォーマーの欠点を克服する。 同じデータセット上で訓練された8B-context Mamba, Mamba-2, Transformer モデルを直接比較する。 8BのMamba-2-Hybridは、12の標準タスクで8BのTransformerを上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-12T05:25:15Z)
• Decision Mamba: Reinforcement Learning via Hybrid Selective Sequence Modeling [13.253878928833688]
  テキスト内強化学習のための決定マンバ・ヒブリッド(DM-H)を提案する。 DM-Hは、マンバモデルを介して長期記憶から高価値のサブゴールを生成する。 長期タスクにおけるDM-Hのオンラインテストは、トランスフォーマーベースのベースラインよりも28$times$speedである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-31T10:41:03Z)
• Is Mamba Capable of In-Context Learning? [63.682741783013306]
  GPT-4のような技術基盤モデルの現状は、文脈内学習(ICL)において驚くほどよく機能する この研究は、新たに提案された状態空間モデルであるMambaが同様のICL能力を持つという実証的な証拠を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-05T16:39:12Z)
• Emergent Agentic Transformer from Chain of Hindsight Experience [96.56164427726203]
  簡単なトランスフォーマーベースモデルが時間差と模倣学習に基づくアプローチの両方と競合することを示す。 単純なトランスフォーマーベースのモデルが時間差と模倣学習ベースのアプローチの両方で競合するのはこれが初めてである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-26T00:43:02Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。