Fugu-MT 論文翻訳(概要): Context Representation via Action-Free Transformer encoder-decoder for Meta Reinforcement Learning

論文の概要: Context Representation via Action-Free Transformer encoder-decoder for Meta Reinforcement Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.14057v2
Date: Wed, 17 Dec 2025 07:40:56 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.368996
Title: Context Representation via Action-Free Transformer encoder-decoder for Meta Reinforcement Learning
Title（参考訳）: メタ強化学習のための行動自由変換器エンコーダデコーダによる文脈表現
Abstract要約: 本稿では,Action Free Transformer encoder decoder (CRAFT)によるコンテキスト表現を提案する。 CRAFTは、状態と報酬のシーケンスのみからタスク表現を推論する。回転位置埋め込みを備えたトランスフォーマーエンコーダデコーダ上に構築され、長い時間的依存関係をキャプチャし、パラメトリックおよび非適応タスクのバリエーションを堅牢にエンコードする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.927922840261954
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Reinforcement learning (RL) enables robots to operate in uncertain environments, but standard approaches often struggle with poor generalization to unseen tasks. Context-adaptive meta reinforcement learning addresses these limitations by conditioning on the task representation, yet they mostly rely on complete action information in the experience making task inference tightly coupled to a specific policy. This paper introduces Context Representation via Action Free Transformer encoder decoder (CRAFT), a belief model that infers task representations solely from sequences of states and rewards. By removing the dependence on actions, CRAFT decouples task inference from policy optimization, supports modular training, and leverages amortized variational inference for scalable belief updates. Built on a transformer encoder decoder with rotary positional embeddings, the model captures long range temporal dependencies and robustly encodes both parametric and non-parametric task variations. Experiments on the MetaWorld ML-10 robotic manipulation benchmark show that CRAFT achieves faster adaptation, improved generalization, and more effective exploration compared to context adaptive meta--RL baselines. These findings highlight the potential of action-free inference as a foundation for scalable RL in robotic control.
Abstract（参考訳）: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、ロボットが不確実な環境で動作できるようにする。コンテキスト適応型メタ強化学習は、タスク表現を条件付けすることでこれらの制限に対処するが、主に特定のポリシーと密結合したタスク推論を行う経験において、完全なアクション情報に依存する。本稿では,Action Free Transformer encoder decoder (CRAFT)によるコンテキスト表現について述べる。アクションへの依存を取り除くことで、CRAFTはポリシー最適化からタスク推論を分離し、モジュラートレーニングをサポートし、スケーラブルな信条更新に償却された変分推論を活用する。回転位置埋め込みを備えたトランスフォーマーエンコーダデコーダ上に構築され、長い時間的依存関係をキャプチャし、パラメトリックタスクと非パラメトリックタスクの両方を堅牢にエンコードする。 MetaWorld ML-10ロボット操作ベンチマークの実験では、CRAFTは文脈適応型メタ-RLベースラインよりも高速な適応、一般化の改善、より効率的な探索を実現している。これらの結果は、ロボット制御におけるスケーラブルなRLの基礎として、アクションフリー推論の可能性を強調している。

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