論文の概要: Enhancing Memory and Imagination Consistency in Diffusion-based World Models via Linear-Time Sequence Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00466v1
• Date: Sat, 01 Feb 2025 15:49:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:58:14.182026
• Title: Enhancing Memory and Imagination Consistency in Diffusion-based World Models via Linear-Time Sequence Modeling
• Title（参考訳）: 線形時間系列モデリングによる拡散型世界モデルにおけるメモリとイマジネーションの整合性向上
• Authors: Jia-Hua Lee, Bor-Jiun Lin, Wei-Fang Sun, Chun-Yi Lee,
• Abstract要約: EDELINEは、拡散モデルと線形時間状態空間モデルを統合し、メモリ保持と時間的一貫性を向上させる新しいフレームワークである。 複数のベンチマークで得られた結果から,EDELINEの長期タスクにおける事前ベースラインに対する優位性とロバスト性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.250616459360684
• License:
• Abstract: World models are crucial for enabling agents to simulate and plan within environments, yet existing approaches struggle with long-term dependencies and inconsistent predictions. We introduce EDELINE, a novel framework that integrates diffusion models with linear-time state space modelsto enhance memory retention and temporal consistency. EDELINE employs a recurrent embedding module based on Mamba SSMs for processing unbounded sequences, a unified architecture for joint reward and termination prediction, and dynamic loss harmonization to balance multi-task learning. Our results across multiple benchmarks demonstrate EDELINE's superiority and robustness over prior baselines in long-horizon tasks.
• Abstract（参考訳）: エージェントが環境内をシミュレートし、計画することを可能にするためには、世界モデルは不可欠だが、既存のアプローチは長期的な依存関係と一貫性のない予測に苦慮している。 EDELINEは,拡散モデルと線形時間状態空間モデルを統合し,メモリ保持と時間的一貫性を向上させる新しいフレームワークである。 EDELINEは、アンバウンドシーケンスを処理するためにMamba SSMをベースとした繰り返し埋め込みモジュール、共同報酬と終了予測のための統一アーキテクチャ、マルチタスク学習のバランスをとるために動的損失調和を採用している。 複数のベンチマークで得られた結果から,EDELINEの長期タスクにおける事前ベースラインに対する優位性とロバスト性を示す。

関連論文リスト

• Merging Models on the Fly Without Retraining: A Sequential Approach to Scalable Continual Model Merging [75.93960998357812]
  ディープモデルマージ(Deep Modelmerging)は、複数の微調整モデルを組み合わせて、さまざまなタスクやドメインにまたがる能力を活用する、新たな研究方向を示すものだ。 現在のモデルマージ技術は、全ての利用可能なモデルを同時にマージすることに集中しており、重量行列に基づく手法が主要なアプローチである。 本稿では,モデルを逐次処理するトレーニングフリーなプロジェクションベース連続マージ手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-16T13:17:24Z)
• Amortized Control of Continuous State Space Feynman-Kac Model for Irregular Time Series [14.400596021890863]
  医療、気候、経済などの現実世界のデータセットは、しばしば不規則な時系列として収集される。 本稿では,連続状態空間モデル (ACSSM) を時系列の連続的動的モデリングに用いるためのアモータイズ制御を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-08T01:27:46Z)
• Oscillatory State-Space Models [61.923849241099184]
  長いシーケンスを効率的に学習するための線形状態空間モデル(LinOSS)を提案する。 高速な連想並列スキャンを用いて時間とともに統合された安定な離散化により、提案した状態空間モデルが得られる。 我々はLinOSSが普遍であること、すなわち時間変化関数間の連続および因果作用素写像を近似できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-04T22:00:13Z)
• Optimization of geological carbon storage operations with multimodal latent dynamic model and deep reinforcement learning [1.8549313085249324]
  本稿では,高速フロー予測とGCSの制御最適化のためのディープラーニングフレームワークであるMLDモデルを紹介する。 既存のモデルとは異なり、MDDは多様な入力モダリティをサポートし、包括的なデータインタラクションを可能にする。 この手法は従来の手法よりも優れており、計算資源を60%以上削減し、最も高いNPVを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-07T01:30:21Z)
• State Space Models as Foundation Models: A Control Theoretic Overview [3.3222241150972356]
  近年、ディープニューラルネットワークアーキテクチャにおける線形状態空間モデル(SSM)の統合への関心が高まっている。 本論文は、制御理論者のためのSSMベースのアーキテクチャの穏やかな導入を目的としたものである。 もっとも成功したSSM提案の体系的なレビューを提供し、コントロール理論の観点から主要な特徴を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-25T16:10:47Z)
• Attractor Memory for Long-Term Time Series Forecasting: A Chaos Perspective [63.60312929416228]
  textbftextitAttraosはカオス理論を長期時系列予測に取り入れている。 本研究では,AttraosがPatchTSTと比較して,パラメータの12分の1しか持たない主流データセットやカオスデータセットにおいて,LTSF法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-18T05:35:01Z)
• Evolve Smoothly, Fit Consistently: Learning Smooth Latent Dynamics For Advection-Dominated Systems [14.553972457854517]
  複雑な物理系のサロゲートモデルを学ぶための,データ駆動・時空連続フレームワークを提案する。 ネットワークの表現力と特別に設計された整合性誘導正規化を利用して,低次元かつ滑らかな潜在軌道を得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-25T03:06:03Z)
• Closed-form Continuous-Depth Models [99.40335716948101]
  連続深度ニューラルモデルは高度な数値微分方程式解法に依存している。 我々は,CfCネットワークと呼ばれる,記述が簡単で,少なくとも1桁高速な新しいモデル群を提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-25T22:08:51Z)
• Autoregressive Dynamics Models for Offline Policy Evaluation and Optimization [60.73540999409032]
  表現的自己回帰ダイナミクスモデルが次の状態の異なる次元を生成し、以前の次元で順次条件付きで報酬を得ることを示す。 また,リプレイバッファを充実させる手段として,自己回帰的ダイナミクスモデルがオフラインポリシー最適化に有用であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-28T16:48:44Z)
• Normalizing Flows with Multi-Scale Autoregressive Priors [131.895570212956]
  マルチスケール自己回帰前処理(mAR)を通した遅延空間におけるチャネルワイド依存性を導入する。 我々のmARは、分割結合フロー層(mAR-SCF)を持つモデルに先立って、複雑なマルチモーダルデータの依存関係をよりよく捉えます。 我々は,mAR-SCFにより画像生成品質が向上し,FIDとインセプションのスコアは最先端のフローベースモデルと比較して向上したことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-08T09:07:11Z)

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。