論文の概要: Diffusion Spectral Representation for Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16121v2
• Date: Fri, 01 Nov 2024 16:30:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-04 14:33:04.061164
• Title: Diffusion Spectral Representation for Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 拡散スペクトル表現による強化学習
• Authors: Dmitry Shribak, Chen-Xiao Gao, Yitong Li, Chenjun Xiao, Bo Dai,
• Abstract要約: 本稿では,表現学習の観点からの強化学習に拡散モデルの柔軟性を活用することを提案する。 拡散モデルとエネルギーベースモデルとの接続を利用して拡散スペクトル表現(Diff-SR)を開発する。 Diff-SRは、拡散モデルからのサンプリングの難易度と推論コストを明示的に回避しつつ、効率的なポリシー最適化と実用的なアルゴリズムを実現する方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.701625371409644
• License:
• Abstract: Diffusion-based models have achieved notable empirical successes in reinforcement learning (RL) due to their expressiveness in modeling complex distributions. Despite existing methods being promising, the key challenge of extending existing methods for broader real-world applications lies in the computational cost at inference time, i.e., sampling from a diffusion model is considerably slow as it often requires tens to hundreds of iterations to generate even one sample. To circumvent this issue, we propose to leverage the flexibility of diffusion models for RL from a representation learning perspective. In particular, by exploiting the connection between diffusion models and energy-based models, we develop Diffusion Spectral Representation (Diff-SR), a coherent algorithm framework that enables extracting sufficient representations for value functions in Markov decision processes (MDP) and partially observable Markov decision processes (POMDP). We further demonstrate how Diff-SR facilitates efficient policy optimization and practical algorithms while explicitly bypassing the difficulty and inference cost of sampling from the diffusion model. Finally, we provide comprehensive empirical studies to verify the benefits of Diff-SR in delivering robust and advantageous performance across various benchmarks with both fully and partially observable settings.
• Abstract（参考訳）: 拡散に基づくモデルは、複素分布のモデル化における表現性から、強化学習(RL)において顕著な経験的成功を達成している。 既存の手法が有望であるにもかかわらず、より広い現実世界のアプリケーションのために既存の手法を拡張するという重要な課題は、推論時間における計算コストにある。 この問題を回避するために,表現学習の観点からRLの拡散モデルの柔軟性を活用することを提案する。 特に,拡散モデルとエネルギーモデルとの接続を利用して,マルコフ決定過程 (MDP) と部分的に観測可能なマルコフ決定過程 (PMMDP) における値関数の十分な表現を抽出できるコヒーレントなアルゴリズムフレームワークである拡散スペクトル表現 (Diff-SR) を開発する。 さらに、拡散モデルからのサンプリングの困難さと推論コストを明示的に回避しつつ、Diff-SRが効率的なポリシー最適化と実用的なアルゴリズムをいかに促進するかを示す。 最後に、Diff-SRの利点を検証するための総合的な実証的研究を行い、完全かつ部分的に観測可能な設定で、様々なベンチマークで堅牢で有利なパフォーマンスを提供する。

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