論文の概要: Learning from Reward-Free Offline Data: A Case for Planning with Latent Dynamics Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14819v4
• Date: Wed, 29 Oct 2025 00:35:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-30 15:50:42.891062
• Title: Learning from Reward-Free Offline Data: A Case for Planning with Latent Dynamics Models
• Title（参考訳）: 逆フリーオフラインデータから学ぶ:潜在ダイナミクスモデルを用いた計画の事例
• Authors: Vlad Sobal, Wancong Zhang, Kyunghyun Cho, Randall Balestriero, Tim G. J. Rudner, Yann LeCun,
• Abstract要約: 我々は,一連のナビゲーションタスクにおいて,強化学習(RL)と制御に基づく手法を体系的に評価する。 我々は、JEPA(Joint Embedding Predictive Architecture)を使用して、潜在ダイナミクスモデルを使用し、それを計画に使用します。 その結果,モデルベースプランニングではレイアウトが不明瞭になるのに対して,モデルフリーのRLは高品質なデータから恩恵を受けることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.2162092822111
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A long-standing goal in AI is to develop agents capable of solving diverse tasks across a range of environments, including those never seen during training. Two dominant paradigms address this challenge: (i) reinforcement learning (RL), which learns policies via trial and error, and (ii) optimal control, which plans actions using a known or learned dynamics model. However, their comparative strengths in the offline setting - where agents must learn from reward-free trajectories - remain underexplored. In this work, we systematically evaluate RL and control-based methods on a suite of navigation tasks, using offline datasets of varying quality. On the RL side, we consider goal-conditioned and zero-shot methods. On the control side, we train a latent dynamics model using the Joint Embedding Predictive Architecture (JEPA) and employ it for planning. We investigate how factors such as data diversity, trajectory quality, and environment variability influence the performance of these approaches. Our results show that model-free RL benefits most from large amounts of high-quality data, whereas model-based planning generalizes better to unseen layouts and is more data-efficient, while achieving trajectory stitching performance comparable to leading model-free methods. Notably, planning with a latent dynamics model proves to be a strong approach for handling suboptimal offline data and adapting to diverse environments.
• Abstract（参考訳）: AIの長年の目標は、トレーニング中に見たことのないものを含む、さまざまな環境にまたがる多様なタスクを解決できるエージェントを開発することだ。 2つの支配的なパラダイムがこの課題に対処します。 (i)試行錯誤による政策学習を行う強化学習(RL) (II) 既知のまたは学習された力学モデルを用いて動作を計画する最適制御。 しかし、オフライン環境での彼らの比較的な強み - 報酬のない軌道からエージェントが学ばなければならない - は、まだ未調査のままである。 本研究では,様々な品質のオフラインデータセットを用いて,ナビゲーションタスクのスイート上でRLおよび制御に基づく手法を体系的に評価する。 RL側では、ゴール条件付きおよびゼロショット法を考える。 制御面では、JEPA(Joint Embedding Predictive Architecture)を使用して潜在ダイナミクスモデルをトレーニングし、それを計画に使用します。 本研究では,データ多様性,軌道品質,環境変動などの要因が,これらの手法の性能に与える影響について検討する。 その結果、モデルフリーRLは大量の高品質なデータから恩恵を受けるのに対し、モデルベースプランニングはレイアウトの見当たらないものに最適化され、データ効率が向上する一方で、主要なモデルフリー手法に匹敵する軌道縫合性能を実現していることがわかった。 特に、潜在力学モデルによるプランニングは、最適なオフラインデータを扱うための強力なアプローチであり、多様な環境に適応することが証明されている。

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