論文の概要: One-Step Flow Policy Mirror Descent

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23675v1
• Date: Thu, 31 Jul 2025 15:51:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:10.108503
• Title: One-Step Flow Policy Mirror Descent
• Title（参考訳）: ワンステップフローポリシーミラーの老朽化
• Authors: Tianyi Chen, Haitong Ma, Na Li, Kai Wang, Bo Dai,
• Abstract要約: Flow Policy Mirror Descent (FPMD)は、ポリシー推論中の1ステップのサンプリングを可能にするオンラインRLアルゴリズムである。 本手法は, 直流整合モデルにおける単段サンプリングの分散分散と離散化誤差の理論的関係を利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.39095131927252
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion policies have achieved great success in online reinforcement learning (RL) due to their strong expressive capacity. However, the inference of diffusion policy models relies on a slow iterative sampling process, which limits their responsiveness. To overcome this limitation, we propose Flow Policy Mirror Descent (FPMD), an online RL algorithm that enables 1-step sampling during policy inference. Our approach exploits a theoretical connection between the distribution variance and the discretization error of single-step sampling in straight interpolation flow matching models, and requires no extra distillation or consistency training. We present two algorithm variants based on flow policy and MeanFlow policy parametrizations, respectively. Extensive empirical evaluations on MuJoCo benchmarks demonstrate that our algorithms show strong performance comparable to diffusion policy baselines while requiring hundreds of times fewer function evaluations during inference.
• Abstract（参考訳）: 拡散政策は、表現力の強いオンライン強化学習(RL)において大きな成功を収めている。 しかし、拡散政策モデルの推論は、その応答性を制限する遅い反復サンプリングプロセスに依存している。 この制限を克服するために,オンラインRLアルゴリズムであるFlow Policy Mirror Descent (FPMD)を提案する。 本手法は, 直接補間流マッチングモデルにおいて, 分散分散と単段サンプリングの離散化誤差の理論的関係を利用して, 余分な蒸留や整合性トレーニングは不要である。 本稿では,フローポリシとMeanFlowポリシのパラメトリゼーションに基づく2つのアルゴリズム変種について述べる。 MuJoCoベンチマークの大規模な評価により,提案アルゴリズムは拡散ポリシーベースラインに匹敵する高い性能を示す一方で,推論時の関数評価を数百倍も削減することを示した。

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