論文の概要: Sample-efficient Imitative Multi-token Decision Transformer for Generalizable Real World Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02508v1
• Date: Tue, 18 Jun 2024 14:27:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-07 13:24:39.542923
• Title: Sample-efficient Imitative Multi-token Decision Transformer for Generalizable Real World Driving
• Title（参考訳）: 一般化可能な実世界運転用試料効率イミティティブ・マルチトーケン型変圧器
• Authors: Hang Zhou, Dan Xu, Yiding Ji,
• Abstract要約: 我々はSimDT(SimDT)を提案する。 SimDTでは、マルチトークン予測、模倣的なオンライン学習、優先されたエクスペリエンスリプレイをDecision Transformerに導入している。 結果は、Waymaxベンチマークの一般的な模倣および強化学習アルゴリズムを上回る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.34685506480288
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement learning via sequence modeling has shown remarkable promise in autonomous systems, harnessing the power of offline datasets to make informed decisions in simulated environments. However, the full potential of such methods in complex dynamic environments remain to be discovered. In autonomous driving domain, learning-based agents face significant challenges when transferring knowledge from simulated to real-world settings and the performance is also significantly impacted by data distribution shift. To address these issue, we propose Sample-efficient Imitative Multi-token Decision Transformer (SimDT). SimDT introduces multi-token prediction, imitative online learning and prioritized experience replay to Decision Transformer. The performance is evaluated through empirical experiments and results exceed popular imitation and reinforcement learning algorithms on Waymax benchmark.
• Abstract（参考訳）: シーケンスモデリングによる強化学習は、オフラインデータセットのパワーを活用して、シミュレートされた環境で情報的決定を行う自律システムにおいて顕著な可能性を示している。 しかし、複雑な動的環境におけるそのような手法の完全なポテンシャルはいまだ発見されていない。 自律運転領域では、シミュレートされた知識を現実の環境に移行する際に、学習ベースのエージェントが重大な課題に直面し、そのパフォーマンスもデータ分散シフトによって大きく影響を受ける。 これらの問題に対処するため,SimDT(SimDT)を提案する。 SimDTでは、マルチトークン予測、模倣的なオンライン学習、優先されたエクスペリエンスリプレイをDecision Transformerに導入している。 この性能は実証実験によって評価され、Waymaxベンチマークの一般的な模倣および強化学習アルゴリズムを上回る結果が得られる。

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