論文の概要: Scaling Value Iteration Networks to 5000 Layers for Extreme Long-Term Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08404v2
• Date: Sun, 06 Jul 2025 07:48:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-08 15:46:34.066811
• Title: Scaling Value Iteration Networks to 5000 Layers for Extreme Long-Term Planning
• Title（参考訳）: 極長期計画のための5000層への価値反復ネットワークのスケーリング
• Authors: Yuhui Wang, Qingyuan Wu, Dylan R. Ashley, Francesco Faccio, Weida Li, Chao Huang, Jürgen Schmidhuber,
• Abstract要約: バリューイテレーションネットワーク(VIN)は、計画のためのエンドツーエンドの差別化可能なニューラルネットワークアーキテクチャである。 VINは100倍の迷路をナビゲートするなど、長期および大規模計画タスクにスケールするのに苦労する。 5000層までスケールし、上記のタスクの挑戦的なバージョンを解決する動的遷移VIN(DT-VIN)を紹介します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.545549033285987
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Value Iteration Network (VIN) is an end-to-end differentiable neural network architecture for planning. It exhibits strong generalization to unseen domains by incorporating a differentiable planning module that operates on a latent Markov Decision Process (MDP). However, VINs struggle to scale to long-term and large-scale planning tasks, such as navigating a 100x100 maze -- a task that typically requires thousands of planning steps to solve. We observe that this deficiency is due to two issues: the representation capacity of the latent MDP and the planning module's depth. We address these by augmenting the latent MDP with a dynamic transition kernel, dramatically improving its representational capacity, and, to mitigate the vanishing gradient problem, introduce an "adaptive highway loss" that constructs skip connections to improve gradient flow. We evaluate our method on 2D/3D maze navigation environments, continuous control, and the real-world Lunar rover navigation task. We find that our new method, named Dynamic Transition VIN (DT-VIN), scales to 5000 layers and solves challenging versions of the above tasks. Altogether, we believe that DT-VIN represents a concrete step forward in performing long-term large-scale planning in complex environments.
• Abstract（参考訳）: Value Iteration Network (VIN)は、計画のためのエンドツーエンドの差別化可能なニューラルネットワークアーキテクチャである。 これは、潜在マルコフ決定プロセス(MDP)上で動作する微分可能な計画モジュールを組み込むことにより、目に見えない領域に強い一般化を示す。 しかしながら、VINは100倍の迷路をナビゲートするなど、長期的かつ大規模な計画タスクへのスケールアップに苦慮している。 我々は,この欠陥は,潜伏型MDPの表現能力と計画モジュールの深さの2つの問題に起因すると考えている。 動的遷移カーネルで潜伏型MDPを増設し、その表現能力を大幅に向上させ、消滅する勾配問題を緩和するために、勾配流を改善するためにスキップ接続を構築する「適応ハイウェイ損失」を導入する。 本研究では,2D/3D迷路ナビゲーション環境,連続制御,実世界のLunarローバーナビゲーションタスクについて検討した。 我々の新しい手法であるDynamic Transition VIN (DT-VIN) は5000層までスケールし、上記のタスクの挑戦的なバージョンを解決する。 また,DT-VINは,複雑な環境下での長期的大規模計画を行うための具体的な一歩であると考えている。

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