論文の概要: Enhancing Sample Efficiency and Exploration in Reinforcement Learning through the Integration of Diffusion Models and Proximal Policy Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01427v1
- Date: Mon, 2 Sep 2024 19:10:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-06 04:02:22.065706
- Title: Enhancing Sample Efficiency and Exploration in Reinforcement Learning through the Integration of Diffusion Models and Proximal Policy Optimization
- Title（参考訳）: 拡散モデルと近似政策最適化の統合による強化学習におけるサンプル効率の向上と探索
- Authors: Gao Tianci, Dmitriev D. Dmitry, Konstantin A. Neusypin, Yang Bo, Rao Shengren,
- Abstract要約: オフラインデータセットのための高品質な仮想トラジェクトリを生成するために拡散モデルを導入し,PPOアルゴリズムを強化するフレームワークを提案する。
RLにおける拡散モデルの可能性、特にオフラインデータセットについて検討し、オンラインRLをオフライン環境に拡張し、拡散モデルによるPPOの性能改善を実験的に検証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.631115063641726
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent advancements in reinforcement learning (RL) have been fueled by large-scale data and deep neural networks, particularly for high-dimensional and complex tasks. Online RL methods like Proximal Policy Optimization (PPO) are effective in dynamic scenarios but require substantial real-time data, posing challenges in resource-constrained or slow simulation environments. Offline RL addresses this by pre-learning policies from large datasets, though its success depends on the quality and diversity of the data. This work proposes a framework that enhances PPO algorithms by incorporating a diffusion model to generate high-quality virtual trajectories for offline datasets. This approach improves exploration and sample efficiency, leading to significant gains in cumulative rewards, convergence speed, and strategy stability in complex tasks. Our contributions are threefold: we explore the potential of diffusion models in RL, particularly for offline datasets, extend the application of online RL to offline environments, and experimentally validate the performance improvements of PPO with diffusion models. These findings provide new insights and methods for applying RL to high-dimensional, complex tasks. Finally, we open-source our code at https://github.com/TianciGao/DiffPPO
- Abstract（参考訳）: 強化学習(RL)の最近の進歩は、特に高次元および複雑なタスクにおいて、大規模データとディープニューラルネットワークによって加速されている。
PPO(Proximal Policy Optimization)のようなオンラインRL手法は動的シナリオでは有効であるが、かなりのリアルタイムデータを必要とする。
Offline RLは、大規模なデータセットからの事前学習ポリシーによってこの問題に対処するが、その成功はデータの品質と多様性に依存している。
本研究では,オフラインデータセットのための高品質な仮想トラジェクトリを生成するために拡散モデルを組み込むことにより,PPOアルゴリズムを強化するフレームワークを提案する。
このアプローチは探索とサンプル効率を改善し、複雑なタスクにおける累積報酬、収束速度、戦略安定性を大きく向上させる。
RLにおける拡散モデルの可能性、特にオフラインデータセットについて検討し、オンラインRLをオフライン環境に拡張し、拡散モデルによるPPOの性能改善を実験的に検証する。
これらの知見は、RLを高次元の複雑なタスクに適用するための新しい洞察と方法を提供する。
最後に、私たちはコードをhttps://github.com/TianciGao/DiffPPOでオープンソース化しました。
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