論文の概要: Simple, Good, Fast: Self-Supervised World Models Free of Baggage

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.02612v1
• Date: Tue, 03 Jun 2025 08:29:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 21:47:35.489788
• Title: Simple, Good, Fast: Self-Supervised World Models Free of Baggage
• Title（参考訳）: シンプルで、良い、速い、自力で改善された世界モデルにバッグは不要
• Authors: Jan Robine, Marc Höftmann, Stefan Harmeling,
• Abstract要約: 本稿では,自己教師型表現学習を用いたSGF(Simplic, Good, and Fast World Model)を紹介する。 我々は,SGFと確立された世界モデルとの関係を広く議論し,アブレーション研究におけるビルディングブロックの評価を行い,Atari 100kベンチマークの定量的比較により優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3181276611945263
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: What are the essential components of world models? How far do we get with world models that are not employing RNNs, transformers, discrete representations, and image reconstructions? This paper introduces SGF, a Simple, Good, and Fast world model that uses self-supervised representation learning, captures short-time dependencies through frame and action stacking, and enhances robustness against model errors through data augmentation. We extensively discuss SGF's connections to established world models, evaluate the building blocks in ablation studies, and demonstrate good performance through quantitative comparisons on the Atari 100k benchmark.
• Abstract（参考訳）: 世界モデルの本質的な構成要素は何か? RNN、トランスフォーマー、離散表現、イメージ再構成を採用していない世界モデルでは、どこまでまで耐えられますか? 本稿では,自己教師付き表現学習を用いて,フレームとアクションの積み重ねによる短時間の依存関係をキャプチャし,データ拡張によるモデルエラーに対する堅牢性を向上するSGFについて紹介する。 我々は,SGFと確立された世界モデルとの関係を広く議論し,アブレーション研究におけるビルディングブロックの評価を行い,Atari 100kベンチマークの定量的比較により優れた性能を示す。

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