論文の概要: Diffusion-Based Offline RL for Improved Decision-Making in Augmented ARC Task

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11324v1
• Date: Tue, 15 Oct 2024 06:48:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 14:04:26.641526
• Title: Diffusion-Based Offline RL for Improved Decision-Making in Augmented ARC Task
• Title（参考訳）: 拡張ARCタスクにおけるディフュージョンベースオフラインRLによる意思決定の改善
• Authors: Yunho Kim, Jaehyun Park, Heejun Kim, Sejin Kim, Byung-Jun Lee, Sundong Kim,
• Abstract要約: SOLAR(Abstraction and Reasoning)のための拡張オフラインRLデータセットを提案する。 SOLARは、十分な経験データを提供することで、オフラインのRLメソッドの適用を可能にする。 本実験は, 簡単なARCタスクにおけるオフラインRL手法の有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.046325073900297
• License:
• Abstract: Effective long-term strategies enable AI systems to navigate complex environments by making sequential decisions over extended horizons. Similarly, reinforcement learning (RL) agents optimize decisions across sequences to maximize rewards, even without immediate feedback. To verify that Latent Diffusion-Constrained Q-learning (LDCQ), a prominent diffusion-based offline RL method, demonstrates strong reasoning abilities in multi-step decision-making, we aimed to evaluate its performance on the Abstraction and Reasoning Corpus (ARC). However, applying offline RL methodologies to enhance strategic reasoning in AI for solving tasks in ARC is challenging due to the lack of sufficient experience data in the ARC training set. To address this limitation, we introduce an augmented offline RL dataset for ARC, called Synthesized Offline Learning Data for Abstraction and Reasoning (SOLAR), along with the SOLAR-Generator, which generates diverse trajectory data based on predefined rules. SOLAR enables the application of offline RL methods by offering sufficient experience data. We synthesized SOLAR for a simple task and used it to train an agent with the LDCQ method. Our experiments demonstrate the effectiveness of the offline RL approach on a simple ARC task, showing the agent's ability to make multi-step sequential decisions and correctly identify answer states. These results highlight the potential of the offline RL approach to enhance AI's strategic reasoning capabilities.
• Abstract（参考訳）: 効果的な長期戦略により、AIシステムは、拡張された地平線上でシーケンシャルな決定を行うことで、複雑な環境をナビゲートすることができる。 同様に、強化学習(RL)エージェントは、即座にフィードバックしなくても報酬を最大化するためにシーケンス全体の決定を最適化する。 拡散型オフラインRL法であるLDCQ(Latent Diffusion-Constrained Q-learning)が多段階意思決定において強い推論能力を示すことを検証するため,ARC(Abstraction and Reasoning Corpus)の性能評価を目的とした。 しかし、ARCのタスクを解くためにAIの戦略的推論を強化するためにオフラインのRL手法を適用することは、ARCトレーニングセットに十分な経験データがないために困難である。 この制限に対処するために、我々はSOLAR(Synthesized Offline Learning Data for Abstraction and Reasoning)と呼ばれるARC用の拡張オフラインRLデータセットと、事前定義されたルールに基づいて多様な軌跡データを生成するSOLAR-Generatorを導入する。 SOLARは、十分な経験データを提供することで、オフラインのRLメソッドの適用を可能にする。 簡単なタスクでSOLARを合成し,LCDQ法によるエージェントの訓練に利用した。 実験では, エージェントが複数段階の逐次決定を行い, 応答状態を正確に識別する能力を示す。 これらの結果は、AIの戦略的推論能力を強化するためのオフラインRLアプローチの可能性を強調している。

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