論文の概要: Behavior-Regularized Diffusion Policy Optimization for Offline Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04778v1
• Date: Fri, 07 Feb 2025 09:30:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:57:53.005206
• Title: Behavior-Regularized Diffusion Policy Optimization for Offline Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: オフライン強化学習のための行動規則化拡散政策最適化
• Authors: Chen-Xiao Gao, Chenyang Wu, Mingjun Cao, Chenjun Xiao, Yang Yu, Zongzhang Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,拡散型ポリシーに適した行動規則化RLフレームワークであるBDPOを紹介する。 我々は,行動制約を尊重しながら最適なポリシーを生成する,効率的な2時間スケールアクタークリティカルなRLアルゴリズムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.333460316347264
• License:
• Abstract: The primary focus of offline reinforcement learning (RL) is to manage the risk of hazardous exploitation of out-of-distribution actions. An effective approach to achieve this goal is through behavior regularization, which augments conventional RL objectives by incorporating constraints that enforce the policy to remain close to the behavior policy. Nevertheless, existing literature on behavior-regularized RL primarily focuses on explicit policy parameterizations, such as Gaussian policies. Consequently, it remains unclear how to extend this framework to more advanced policy parameterizations, such as diffusion models. In this paper, we introduce BDPO, a principled behavior-regularized RL framework tailored for diffusion-based policies, thereby combining the expressive power of diffusion policies and the robustness provided by regularization. The key ingredient of our method is to calculate the Kullback-Leibler (KL) regularization analytically as the accumulated discrepancies in reverse-time transition kernels along the diffusion trajectory. By integrating the regularization, we develop an efficient two-time-scale actor-critic RL algorithm that produces the optimal policy while respecting the behavior constraint. Comprehensive evaluations conducted on synthetic 2D tasks and continuous control tasks from the D4RL benchmark validate its effectiveness and superior performance.
• Abstract（参考訳）: オフライン強化学習(RL)の主な焦点は、アウト・オブ・ディストリビューション・アクションの有害な利用のリスクを管理することである。 この目標を達成するための効果的なアプローチは、行動規則化を通じてであり、行動方針に近づき続けるようにポリシーを強制する制約を組み込むことにより、従来のRL目標を強化するものである。 それでも、行動規則化RLに関する既存の文献は、主にガウスポリシーのような明示的なポリシーパラメータ化に焦点を当てている。 したがって、このフレームワークを拡散モデルのようなより高度な政策パラメータ化にどのように拡張するかは定かではない。 本稿では,拡散政策に適した行動規則化RLフレームワークであるBDPOを紹介し,拡散政策の表現力と正規化による堅牢性を組み合わせた。 本手法の鍵となる要素は,拡散軌道に沿った逆時間遷移核の累積不一致としてクルバック・リーブラ(KL)正則化を解析的に計算することである。 正規化を統合することで、動作制約を尊重しながら最適なポリシーを生成する、2時間スケールのアクタークリティカルなRLアルゴリズムを効率的に開発する。 D4RLベンチマークから合成2次元タスクと連続制御タスクを総合的に評価し,その有効性と性能を検証した。

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