論文の概要: Efficient Online Reinforcement Learning for Diffusion Policy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00361v3
• Date: Wed, 28 May 2025 06:35:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-29 17:35:50.055902
• Title: Efficient Online Reinforcement Learning for Diffusion Policy
• Title（参考訳）: 拡散政策のための効果的なオンライン強化学習
• Authors: Haitong Ma, Tianyi Chen, Kai Wang, Na Li, Bo Dai,
• Abstract要約: 損失関数を再重み付けすることで従来のデノナイジングスコアマッチングを一般化する。 結果のReweighted Score Matching (RSM) は最適解と低い計算コストを保存する。 DPMD(Diffusion Policy Mirror Descent)とSDAC(Soft Diffusion Actor-Critic)という2つの実用的なアルゴリズムを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.39095131927252
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diffusion policies have achieved superior performance in imitation learning and offline reinforcement learning (RL) due to their rich expressiveness. However, the conventional diffusion training procedure requires samples from target distribution, which is impossible in online RL since we cannot sample from the optimal policy. Backpropagating policy gradient through the diffusion process incurs huge computational costs and instability, thus being expensive and not scalable. To enable efficient training of diffusion policies in online RL, we generalize the conventional denoising score matching by reweighting the loss function. The resulting Reweighted Score Matching (RSM) preserves the optimal solution and low computational cost of denoising score matching, while eliminating the need to sample from the target distribution and allowing learning to optimize value functions. We introduce two tractable reweighted loss functions to solve two commonly used policy optimization problems, policy mirror descent and max-entropy policy, resulting in two practical algorithms named Diffusion Policy Mirror Descent (DPMD) and Soft Diffusion Actor-Critic (SDAC). We conducted comprehensive comparisons on MuJoCo benchmarks. The empirical results show that the proposed algorithms outperform recent diffusion-policy online RLs on most tasks, and the DPMD improves more than 120% over soft actor-critic on Humanoid and Ant.
• Abstract（参考訳）: 拡散ポリシは、その豊かな表現力により、模倣学習やオフライン強化学習(RL)において優れたパフォーマンスを実現している。 しかし,従来の拡散訓練では,最適方針からサンプルを採取できないため,オンラインRLでは不可能なターゲット分布からのサンプルが必要である。 拡散プロセスを通じて政策勾配をバックプロパゲートすることは、膨大な計算コストと不安定を発生させるため、高価であり、スケーラブルではない。 オンラインRLにおける拡散ポリシーの効率的なトレーニングを可能にするため、損失関数を再重み付けすることで従来の復調スコアマッチングを一般化する。 結果として得られたReweighted Score Matching (RSM) は、目標分布からのサンプリングを排除し、学習者が値関数を最適化できるようにすると同時に、スコアマッチングを識別する最適な解と低い計算コストを保っている。 本稿では,2つのトラクタブル再重み付き損失関数を導入し,2つのポリシ最適化問題,ポリシミラー降下と最大エントロピーポリシを解き,結果としてDiffusion Policy Mirror Descent (DPMD) とSoft Diffusion Actor-Critic (SDAC) という2つの実用的なアルゴリズムを導出した。 MuJoCoベンチマークの総合的な比較を行った。 実験の結果,提案アルゴリズムは近年のオンラインRLよりも多くのタスクにおいて優れており,DPMDはヒューマノイドやアントのソフトアクターよりも120%以上向上していることがわかった。

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