論文の概要: Extendable Long-Horizon Planning via Hierarchical Multiscale Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20102v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 22:52:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:19:43.198768
• Title: Extendable Long-Horizon Planning via Hierarchical Multiscale Diffusion
• Title（参考訳）: 階層的多スケール拡散による拡張可能な長距離計画
• Authors: Chang Chen, Hany Hamed, Doojin Baek, Taegu Kang, Yoshua Bengio, Sungjin Ahn,
• Abstract要約: 本稿では,学習データよりも長い軌道計画を行うための,拡張可能な長期計画支援エージェントの課題に対処する。 より短いものを縫い合わせることで、より長い軌跡を反復的に生成する拡張法を提案する。 HM-ディフューザーは階層構造を用いてこれらの拡張軌道を訓練し、複数の時間スケールにわたるタスクを効率的に処理する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.91968752955649
• License:
• Abstract: This paper tackles a novel problem, extendable long-horizon planning-enabling agents to plan trajectories longer than those in training data without compounding errors. To tackle this, we propose the Hierarchical Multiscale Diffuser (HM-Diffuser) and Progressive Trajectory Extension (PTE), an augmentation method that iteratively generates longer trajectories by stitching shorter ones. HM-Diffuser trains on these extended trajectories using a hierarchical structure, efficiently handling tasks across multiple temporal scales. Additionally, we introduce Adaptive Plan Pondering and the Recursive HM-Diffuser, which consolidate hierarchical layers into a single model to process temporal scales recursively. Experimental results demonstrate the effectiveness of our approach, advancing diffusion-based planners for scalable long-horizon planning.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,学習データよりも長い軌道計画を行うための,拡張可能な長期計画支援エージェントの課題に対処する。 これを解決するために,より短いものを縫合して長い軌跡を反復的に生成する拡張法である階層型マルチスケールディフューザ (HM-Diffuser) とプログレッシブトラジェクトリ拡張 (PTE) を提案する。 HM-ディフューザーは階層構造を用いてこれらの拡張軌道を訓練し、複数の時間スケールにわたるタスクを効率的に処理する。 さらに、アダプティブプランポンダリング(Adaptive Plan Pondering)とHM-Diffuser(Recursive HM-Diffuser)を導入し、階層層を単一のモデルに統合し、時間スケールを再帰的に処理する。 提案手法の有効性を実験的に検証し,拡張型長期計画のための拡散型プランナを改良した。

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