論文の概要: CleanDiffuser: An Easy-to-use Modularized Library for Diffusion Models in Decision Making
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09509v1
- Date: Thu, 13 Jun 2024 18:00:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-17 17:34:26.654659
- Title: CleanDiffuser: An Easy-to-use Modularized Library for Diffusion Models in Decision Making
- Title（参考訳）: CleanDiffuser: ディフュージョンモデルによる意思決定用モジュール化ライブラリ
- Authors: Zibin Dong, Yifu Yuan, Jianye Hao, Fei Ni, Yi Ma, Pengyi Li, Yan Zheng,
- Abstract要約: CleanDiffuserは、DMベースの意思決定アルゴリズムのための、使いやすくモジュール化されたオープンソースライブラリである。
CleanDiffuserは意思決定コミュニティに長期的なサポートを提供し、より堅牢なソリューションの開発を強化し、促進する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.97392153596502
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Leveraging the powerful generative capability of diffusion models (DMs) to build decision-making agents has achieved extensive success. However, there is still a demand for an easy-to-use and modularized open-source library that offers customized and efficient development for DM-based decision-making algorithms. In this work, we introduce CleanDiffuser, the first DM library specifically designed for decision-making algorithms. By revisiting the roles of DMs in the decision-making domain, we identify a set of essential sub-modules that constitute the core of CleanDiffuser, allowing for the implementation of various DM algorithms with simple and flexible building blocks. To demonstrate the reliability and flexibility of CleanDiffuser, we conduct comprehensive evaluations of various DM algorithms implemented with CleanDiffuser across an extensive range of tasks. The analytical experiments provide a wealth of valuable design choices and insights, reveal opportunities and challenges, and lay a solid groundwork for future research. CleanDiffuser will provide long-term support to the decision-making community, enhancing reproducibility and fostering the development of more robust solutions. The code and documentation of CleanDiffuser are open-sourced on the https://github.com/CleanDiffuserTeam/CleanDiffuser.
- Abstract（参考訳）: 拡散モデル(DM)の強力な生成能力を活用して意思決定エージェントを構築することは大きな成功を収めた。
しかし、DMベースの意思決定アルゴリズムのカスタマイズと効率的な開発を提供する、使いやすくモジュール化されたオープンソースライブラリには、依然として需要がある。
本稿では,意思決定アルゴリズムに特化して設計された最初のDMライブラリであるCleanDiffuserを紹介する。
意思決定領域におけるDMの役割を再考することにより、CleanDiffuserのコアを構成する重要なサブモジュールの集合を特定し、単純で柔軟なビルディングブロックによる様々なDMアルゴリズムの実装を可能にする。
cleanDiffuserの信頼性と柔軟性を実証するため,CleanDiffuserで実装された様々なDMアルゴリズムの広範囲にわたる総合的な評価を行った。
分析実験は、価値ある設計の選択と洞察を豊富に提供し、機会と課題を明らかにし、将来の研究の基盤となる。
CleanDiffuserは意思決定コミュニティに長期的なサポートを提供し、再現性を高め、より堅牢なソリューションの開発を促進する。
CleanDiffuserのコードとドキュメントはhttps://github.com/CleanDiffuserTeam/CleanDiffuserで公開されている。
関連論文リスト
- Towards Cost Sensitive Decision Making [14.279123976398926]
本研究では,環境から機能を積極的に獲得し,意思決定の質と確実性を向上するRLモデルを考察する。
本稿では,Active-Acquisition POMDPを提案する。
積極的に獲得された部分観測環境においてエージェントを支援するとともに,探索・探索ジレンマを軽減するため,モデルベースアプローチを開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-04T19:48:23Z) - Learning a Fast Mixing Exogenous Block MDP using a Single Trajectory [87.62730694973696]
STEELは、単一軌道から外因性ブロックマルコフ決定過程の制御可能なダイナミクスを学習するための、最初の証明可能なサンプル効率アルゴリズムである。
我々は,STEELが正解であり,サンプル効率が良いことを証明し,STEELを2つの玩具問題で実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-03T21:57:21Z) - A New Learning Paradigm for Foundation Model-based Remote Sensing Change
Detection [54.01158175996638]
変化検出(CD)は、土地被覆の動的過程を観察し解析するための重要な課題である。
本稿では,基盤モデルに基づくCD適応フレームワークであるBi-Temporal Adapter Network (BAN)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-02T15:57:17Z) - Rational Decision-Making Agent with Internalized Utility Judgment [91.80700126895927]
大規模言語モデル(LLM)は目覚ましい進歩を示し、従来のNLPアプリケーションを超えて複雑な多段階決定タスクを実行できるエージェントにLLMを開発するための重要な努力を惹きつけている。
本稿では,RadAgentを提案する。このRadAgentは,経験探索とユーティリティ学習を含む反復的なフレームワークを通じて,合理性の発展を促進する。
ToolBenchデータセットの実験結果は、RadAgentがベースラインよりも優れていることを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-24T03:11:45Z) - A Comprehensive Survey on Knowledge Distillation of Diffusion Models [0.0]
拡散モデル(DM)はニューラルネットワークを用いてスコア関数を指定する。
本チュートリアルは, DMの蒸留法を応用したり, この分野の研究プロジェクトに乗り出したいと願う, 生成モデルの基本的知識を持つ個人を対象としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-09T15:49:28Z) - Factorization of Multi-Agent Sampling-Based Motion Planning [72.42734061131569]
現代のロボティクスは、共有環境内で複数のエンボディエージェントを動作させることが多い。
標準的なサンプリングベースのアルゴリズムは、ロボットの関節空間における解の探索に使用できる。
我々は、因子化の概念をサンプリングベースアルゴリズムに統合し、既存の手法への最小限の変更しか必要としない。
本稿では, PRM* のサンプル複雑性の観点から解析的ゲインを導出し, RRG の実証結果を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-01T15:50:18Z) - pyribs: A Bare-Bones Python Library for Quality Diversity Optimization [18.86795343878155]
pyribsは概念品質多様性(QD)フレームワーク上に構築されたライブラリである。
pyribsを使えば、ユーザーはQD文学全体からアルゴリズムを作成できる。
本稿では,その実装する概念的枠組みと,図書館の発展を導く設計原則に焦点を当てる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-01T02:48:55Z) - R(Det)^2: Randomized Decision Routing for Object Detection [64.48369663018376]
本稿では,決定木とディープニューラルネットワークをエンドツーエンドの学習方法で組み合わせたオブジェクト検出手法を提案する。
効率的な学習を容易にするために,ノード選択型および連想型損失を伴うランダム化決定経路を提案する。
このアプローチをオブジェクト検出のためのランダム化決定ルーティングとして、R(Det)$2$と略す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-02T07:54:58Z) - Multi-Agent Reinforcement Learning via Adaptive Kalman Temporal
Difference and Successor Representation [32.80370188601152]
本稿では,マルチエージェント適応カルマン時間差分(MAK-TD)フレームワークとその継承表現に基づく変種(MAK-SR)を提案する。
提案するMAK-TD/SRフレームワークは,高次元マルチエージェント環境に関連付けられたアクション空間の連続的な性質を考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-30T18:21:53Z)
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。