論文の概要: Diffusion Models for Reinforcement Learning: Foundations, Taxonomy, and Development

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.12253v1
• Date: Tue, 14 Oct 2025 08:03:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-15 19:02:32.236812
• Title: Diffusion Models for Reinforcement Learning: Foundations, Taxonomy, and Development
• Title（参考訳）: 強化学習のための拡散モデル:基礎・分類・開発
• Authors: Changfu Xu, Jianxiong Guo, Yuzhu Liang, Haiyang Huang, Haodong Zou, Xi Zheng, Shui Yu, Xiaowen Chu, Jiannong Cao, Tian Wang,
• Abstract要約: 拡散モデル(DM)は強化学習(RL)の重要な利点を提供する このサーベイは拡散に基づくRLの包括的かつ最新の合成を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.14985932997508
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion Models (DMs), as a leading class of generative models, offer key advantages for reinforcement learning (RL), including multi-modal expressiveness, stable training, and trajectory-level planning. This survey delivers a comprehensive and up-to-date synthesis of diffusion-based RL. We first provide an overview of RL, highlighting its challenges, and then introduce the fundamental concepts of DMs, investigating how they are integrated into RL frameworks to address key challenges in this research field. We establish a dual-axis taxonomy that organizes the field along two orthogonal dimensions: a function-oriented taxonomy that clarifies the roles DMs play within the RL pipeline, and a technique-oriented taxonomy that situates implementations across online versus offline learning regimes. We also provide a comprehensive examination of this progression from single-agent to multi-agent domains, thereby forming several frameworks for DM-RL integration and highlighting their practical utility. Furthermore, we outline several categories of successful applications of diffusion-based RL across diverse domains, discuss open research issues of current methodologies, and highlight key directions for future research to advance the field. Finally, we summarize the survey to identify promising future development directions. We are actively maintaining a GitHub repository (https://github.com/ChangfuXu/D4RL-FTD) for papers and other related resources to apply DMs for RL.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデル(DM)は、生成モデルの主要なクラスとして、多モーダル表現性、安定した訓練、軌道レベルの計画を含む強化学習(RL)に重要な利点を提供する。 このサーベイは拡散に基づくRLの包括的かつ最新の合成を提供する。 まず、RLの概要を説明し、その課題を強調し、次にDMの基本概念を紹介し、RLフレームワークにどのように統合され、この研究分野における重要な課題に対処するのかを考察する。 DMがRLパイプライン内で果たす役割を明らかにする機能指向分類法と,オンラインとオフラインの学習体制にまたがって実装を行う技術指向分類法という,2つの直交次元に沿って分野を整理する二軸分類法を確立する。 また、単一エージェントからマルチエージェントドメインへのこの進展を包括的に検証し、DM-RL統合のためのいくつかのフレームワークを作成し、それらの実用性を強調する。 さらに,様々な領域にまたがる拡散型RLの応用を成功させるいくつかのカテゴリを概説し,現在の方法論のオープンな研究課題について論じ,今後の研究の方向性を浮き彫りにしている。 最後に、将来的な開発方向性を特定するために、調査を要約する。 論文やその他の関連リソースのためにGitHubリポジトリ(https://github.com/ChangfuXu/D4RL-FTD)を積極的にメンテナンスし、RLにDMを適用しています。

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