論文の概要: Diffusion Actor-Critic with Entropy Regulator

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15177v2
• Date: Sun, 2 Jun 2024 07:14:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-04 14:19:22.104154
• Title: Diffusion Actor-Critic with Entropy Regulator
• Title（参考訳）: エントロピーレギュレータを用いた拡散アクタ臨界
• Authors: Yinuo Wang, Likun Wang, Yuxuan Jiang, Wenjun Zou, Tong Liu, Xujie Song, Wenxuan Wang, Liming Xiao, Jiang Wu, Jingliang Duan, Shengbo Eben Li,
• Abstract要約: エントロピーレギュレータ(DACER)を用いたオンラインRLアルゴリズムについて提案する。 このアルゴリズムは拡散モデルの逆過程を新しい政策関数として概念化する。 MuJoCoベンチマークとマルチモーダルタスクの実験は、DACERアルゴリズムが最先端(SOTA)性能を達成することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.79341490514616
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Reinforcement learning (RL) has proven highly effective in addressing complex decision-making and control tasks. However, in most traditional RL algorithms, the policy is typically parameterized as a diagonal Gaussian distribution with learned mean and variance, which constrains their capability to acquire complex policies. In response to this problem, we propose an online RL algorithm termed diffusion actor-critic with entropy regulator (DACER). This algorithm conceptualizes the reverse process of the diffusion model as a novel policy function and leverages the capability of the diffusion model to fit multimodal distributions, thereby enhancing the representational capacity of the policy. Since the distribution of the diffusion policy lacks an analytical expression, its entropy cannot be determined analytically. To mitigate this, we propose a method to estimate the entropy of the diffusion policy utilizing Gaussian mixture model. Building on the estimated entropy, we can learn a parameter $\alpha$ that modulates the degree of exploration and exploitation. Parameter $\alpha$ will be employed to adaptively regulate the variance of the added noise, which is applied to the action output by the diffusion model. Experimental trials on MuJoCo benchmarks and a multimodal task demonstrate that the DACER algorithm achieves state-of-the-art (SOTA) performance in most MuJoCo control tasks while exhibiting a stronger representational capacity of the diffusion policy.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、複雑な意思決定や制御タスクに対処する上で非常に効果的であることが証明されている。 しかしながら、ほとんどの伝統的なRLアルゴリズムでは、このポリシーは一般的に、学習平均と分散を持つ対角的なガウス分布としてパラメータ化され、複雑なポリシーを取得する能力を制限する。 この問題に対して,エントロピー・レギュレータ(DACER)を用いた拡散アクタ・クリティックというオンラインRLアルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムは、拡散モデルの逆過程を新しいポリシー関数として概念化し、拡散モデルの能力を多モード分布に適合させ、ポリシーの表現能力を高める。 拡散政策の分布は解析的な表現を欠いているため、そのエントロピーは解析的に決定できない。 これを軽減するために,ガウス混合モデルを用いて拡散政策のエントロピーを推定する手法を提案する。 推定エントロピーに基づいて、探索と搾取の程度を調節するパラメータ $\alpha$ を学ぶことができる。 パラメータ$\alpha$は、拡散モデルによって出力されるアクションに適用される付加ノイズの分散を適応的に調節するために使用される。 MuJoCo ベンチマークとマルチモーダルタスクの実験実験により,DACER アルゴリズムがほとんどの MuJoCo 制御タスクにおける最先端 (SOTA) 性能を実現し,拡散ポリシの表現能力が向上することを示した。

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