論文の概要: A Distribution-Aware Flow-Matching for Generating Unstructured Data for Few-Shot Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14178v1
• Date: Sat, 21 Sep 2024 15:50:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 23:48:26.085705
• Title: A Distribution-Aware Flow-Matching for Generating Unstructured Data for Few-Shot Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: Few-Shot強化学習のための非構造化データ生成のための分布認識フローマッチング
• Authors: Mohammad Pivezhandi, Abusayeed Saifullah,
• Abstract要約: 組込みプロセッサ上の数ショット強化学習(RL)に適した合成非構造化データを生成するために設計された分散型フローマッチングを提案する。 我々はランダムフォレストを通した特徴重み付けを重要データ面の優先順位付けに適用し,生成した合成データの精度を向上させる。 本手法は,最初期の第1タイムスタンプにおいて,フレームレートを30%向上しながら,最大Q値に基づく安定収束を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0709300917082865
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generating realistic and diverse unstructured data is a significant challenge in reinforcement learning (RL), particularly in few-shot learning scenarios where data is scarce. Traditional RL methods often rely on extensive datasets or simulations, which are costly and time-consuming. In this paper, we introduce a distribution-aware flow matching, designed to generate synthetic unstructured data tailored specifically for an application of few-shot RL called Dynamic Voltage and Frequency Scaling (DVFS) on embedded processors. This method leverages the sample efficiency of flow matching and incorporates statistical learning techniques such as bootstrapping to improve its generalization and robustness of the latent space. Additionally, we apply feature weighting through Random Forests to prioritize critical data aspects, thereby improving the precision of the generated synthetic data. This approach not only mitigates the challenges of overfitting and data correlation in unstructured data in traditional Model-Based RL but also aligns with the Law of Large Numbers, ensuring convergence to true empirical values and optimal policy as the number of samples increases. Through extensive experimentation on an application of DVFS for low energy processing, we demonstrate that our method provides an stable convergence based on max Q-value while enhancing frame rate by 30\% in the very beginning first timestamps, making this RL model efficient in resource-constrained environments.
• Abstract（参考訳）: 現実的で多様な非構造化データを生成することは、強化学習(RL)において重要な課題である。 従来のRL手法は、コストと時間を要する広範なデータセットやシミュレーションに依存していることが多い。 本稿では,DVFS(Dynamic voltage and Frequency Scaling)と呼ばれる数ショットのRLを組み込みプロセッサに適用するための,合成非構造データを生成するために設計された分散型フローマッチングを提案する。 本手法は,フローマッチングのサンプル効率を活用し,ブートストラップなどの統計的学習手法を取り入れ,その一般化と潜在空間の堅牢性を向上させる。 さらに、ランダムフォレストによる特徴重み付けを重要データ面の優先順位付けに適用し、生成した合成データの精度を向上させる。 このアプローチは、従来のモデルベースRLにおける非構造化データにおける過度な適合とデータ相関の課題を緩和するだけでなく、サンプル数が増加するにつれて、真の経験値と最適ポリシーへの収束を確保するために、大規模数の法則と整合する。 低エネルギー処理におけるDVFSの適用に関する広範な実験を通じて,本手法は最初期の第1タイムスタンプにおいて,フレームレートを30倍に高めながら,最大Q値に基づく安定収束性を提供することを示した。

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