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/2409.01427v2
- Date: Sat, 7 Sep 2024 10:08:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-10 22:55:38.371108
- 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。
関連論文リスト
- D5RL: Diverse Datasets for Data-Driven Deep Reinforcement Learning [99.33607114541861]
ロボット操作と移動環境の現実的なシミュレーションに焦点を当てたオフラインRLのための新しいベンチマークを提案する。
提案するベンチマークでは、状態ベースドメインと画像ベースドメインを対象とし、オフラインRLとオンライン微調整評価の両方をサポートしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-15T22:27:00Z) - Hybrid Reinforcement Learning for Optimizing Pump Sustainability in
Real-World Water Distribution Networks [55.591662978280894]
本稿では,実世界の配水ネットワーク(WDN)のリアルタイム制御を強化するために,ポンプスケジューリング最適化問題に対処する。
我々の主な目的は、エネルギー消費と運用コストを削減しつつ、物理的な運用上の制約を遵守することである。
進化に基づくアルゴリズムや遺伝的アルゴリズムのような伝統的な最適化手法は、収束保証の欠如によってしばしば不足する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-13T21:26:16Z) - Reparameterized Policy Learning for Multimodal Trajectory Optimization [61.13228961771765]
本研究では,高次元連続行動空間における強化学習のためのパラメータ化政策の課題について検討する。
本稿では,連続RLポリシーを最適軌道の生成モデルとしてモデル化する原理的フレームワークを提案する。
本稿では,マルチモーダルポリシーパラメータ化と学習世界モデルを活用した実用的モデルベースRL手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-20T09:05:46Z) - Look Beneath the Surface: Exploiting Fundamental Symmetry for
Sample-Efficient Offline RL [29.885978495034703]
オフライン強化学習(RL)は、事前にコンパイルされたデータセットからポリシーを学ぶことによって、現実世界のタスクに魅力的なアプローチを提供する。
しかし、既存のオフラインRLアルゴリズムの性能はデータセットのスケールと状態-アクション空間カバレッジに大きく依存する。
システム力学の基本対称性を活用することで、小さなデータセット下でのオフラインRL性能を大幅に向上できるという新たな知見を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-07T07:51:05Z) - Robust Reinforcement Learning Objectives for Sequential Recommender Systems [7.44049827436013]
我々は、報酬の形で直接ユーザーフィードバックを取り入れ、ユーザのパーソナライズを高めるレコメンデーションシステムを開発する。
RLアルゴリズムを採用することで、政治外のトレーニング、拡張可能なアクションスペース、十分な報酬信号を持つデータセットの不足など、課題が提示される。
これらの課題に対して、より効果的な解決策を提供するための拡張された方法論を導入します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-30T08:09:08Z) - Federated Deep Reinforcement Learning for the Distributed Control of
NextG Wireless Networks [16.12495409295754]
次世代(NextG)ネットワークは、拡張現実(AR)やコネクテッド・自律走行車といった、インターネットの触覚を必要とするアプリケーションをサポートすることが期待されている。
データ駆動アプローチは、現在の運用条件に適応するネットワークの能力を改善することができる。
深部RL(DRL)は複雑な環境においても良好な性能を発揮することが示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-07T03:13:20Z) - Behavioral Priors and Dynamics Models: Improving Performance and Domain
Transfer in Offline RL [82.93243616342275]
適応行動優先型オフラインモデルに基づくRL(Adaptive Behavioral Priors:MABE)を導入する。
MABEは、ドメイン内の一般化をサポートする動的モデルと、ドメイン間の一般化をサポートする振る舞いの事前が相補的であることの発見に基づいている。
クロスドメインの一般化を必要とする実験では、MABEが先行手法より優れていることが判明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-16T20:48:49Z) - Offline Reinforcement Learning from Images with Latent Space Models [60.69745540036375]
オフライン強化学習(RL)とは、環境相互作用の静的データセットからポリシーを学習する問題を指します。
オフラインRLのためのモデルベースアルゴリズムの最近の進歩の上に構築し、それらを高次元の視覚観測空間に拡張する。
提案手法は, 実測可能であり, 未知のPOMDPにおけるELBOの下限の最大化に対応している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-21T18:28:17Z) - Critic Regularized Regression [70.8487887738354]
批判正規化回帰(CRR)形式を用いてデータからポリシーを学習するための新しいオフラインRLアルゴリズムを提案する。
CRRは驚くほどよく動作し、高次元の状態と行動空間を持つタスクにスケールする。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-26T17:50:26Z)
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。