論文の概要: Preferred-Action-Optimized Diffusion Policies for Offline Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18729v1
• Date: Wed, 29 May 2024 03:19:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 18:58:09.543603
• Title: Preferred-Action-Optimized Diffusion Policies for Offline Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: オフライン強化学習のための優先アクション最適化拡散法
• Authors: Tianle Zhang, Jiayi Guan, Lin Zhao, Yihang Li, Dongjiang Li, Zecui Zeng, Lei Sun, Yue Chen, Xuelong Wei, Lusong Li, Xiaodong He,
• Abstract要約: オフライン強化学習のための優先行動最適化拡散政策を提案する。 特に、表現的条件拡散モデルを用いて、行動ポリシーの多様な分布を表現する。 実験により,提案手法は従来のオフラインRL法と比較して,競争力や性能に優れることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.533619091287676
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Offline reinforcement learning (RL) aims to learn optimal policies from previously collected datasets. Recently, due to their powerful representational capabilities, diffusion models have shown significant potential as policy models for offline RL issues. However, previous offline RL algorithms based on diffusion policies generally adopt weighted regression to improve the policy. This approach optimizes the policy only using the collected actions and is sensitive to Q-values, which limits the potential for further performance enhancement. To this end, we propose a novel preferred-action-optimized diffusion policy for offline RL. In particular, an expressive conditional diffusion model is utilized to represent the diverse distribution of a behavior policy. Meanwhile, based on the diffusion model, preferred actions within the same behavior distribution are automatically generated through the critic function. Moreover, an anti-noise preference optimization is designed to achieve policy improvement by using the preferred actions, which can adapt to noise-preferred actions for stable training. Extensive experiments demonstrate that the proposed method provides competitive or superior performance compared to previous state-of-the-art offline RL methods, particularly in sparse reward tasks such as Kitchen and AntMaze. Additionally, we empirically prove the effectiveness of anti-noise preference optimization.
• Abstract（参考訳）: オフライン強化学習(RL)は、以前に収集したデータセットから最適なポリシーを学ぶことを目的としている。 近年、その強力な表現能力により、拡散モデルはオフラインのRL問題に対するポリシーモデルとして大きな可能性を示している。 しかし、拡散ポリシーに基づく以前のオフラインRLアルゴリズムは、一般的にポリシーを改善するために重み付き回帰を採用する。 このアプローチは、収集されたアクションのみを使用してポリシーを最適化し、Q値に敏感であり、さらなるパフォーマンス向上の可能性を制限する。 そこで本研究では,オフラインRLのための新たな優先作用最適化拡散ポリシーを提案する。 特に、表現的条件拡散モデルを用いて、行動ポリシーの多様な分布を表現する。 一方、拡散モデルに基づいて、同じ行動分布内にある好ましい行動が、評論家関数を介して自動的に生成される。 さらに, 騒音優先行動に適応し, 安定した訓練を行うことにより, 政策改善を図るために, 雑音優先選択最適化を設計する。 特にKitchenやAntMazeのような粗末な報酬タスクにおいて,従来のオフラインRL手法と比較して,提案手法が競争力や優れた性能を提供することを示す。 さらに,提案手法の有効性を実証的に証明した。

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