論文の概要: QHyer: Q-conditioned Hybrid Attention-mamba Transformer for Offline Goal-conditioned RL

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.01862v1
• Date: Sun, 03 May 2026 13:11:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-05 20:33:49.970819
• Title: QHyer: Q-conditioned Hybrid Attention-mamba Transformer for Offline Goal-conditioned RL
• Title（参考訳）: Q-conditioned Hybrid Attention-mamba Transformer for Offline Goal-conditioned RL
• Abstract要約: オフラインのゴール条件付きRL(GCRL)は、静的データセットから目標設定ポリシーを学ぶ。 実世界のデータセットは部分的に観測可能で歴史に依存しており、マルコフと非マルコフの混合を示す。 textbfQHyerは、コンテンツ適応履歴圧縮を実行する、ゲート付きハイブリッドアテンション-マンババックボーンを導入している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.9638718909932
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Offline goal-conditioned RL (GCRL) learns goal-reaching policies from static datasets, but real-world datasets are often partially observable and history-dependent, exhibiting a mix of Markovian and non-Markovian that violate standard RL assumptions. History-aware sequence models such as Decision Transformer (DT) are a natural fit for long-term dependency modeling, yet pure attention is inefficient and brittle when handling local Markovian structure and long-range context simultaneously. Although recent hybrid architectures (e.g., LSDT) introduce local extractors to improve local dependencies modeling, the fixed-window extraction cannot adapt its effective memory to varying dependency lengths in temporally heterogeneous settings, often truncating long-range context rather than compressing its content adaptively. Moreover, sequential offline GCRL faces a key bottleneck: under sparse rewards, return-to-go (RTG) becomes non-discriminative across sub-trajectories, providing little guidance signal for stitching goal-reaching behaviors from diverse demonstrations. To address these, we propose \textbf{QHyer}, which replaces RTG with a flow-parameterized, state-conditioned goal-reaching Q-estimator to support stitching across demonstrations, and introduces a gated Hybrid Attention-Mamba backbone that performs content-adaptive history compression while preserving local dynamics. Extensive experiments demonstrate that \textbf{QHyer} achieves state-of-the-art performance on both non-Markovian and Markovian datasets, validating its effectiveness for diverse scenarios.
• Abstract（参考訳）: オフラインのゴール条件付きRL(GCRL)は静的データセットから目標設定ポリシーを学ぶが、実世界のデータセットは部分的に観測可能で歴史に依存しており、標準のRL仮定に違反したマルコフと非マルコフの混合を示す。 Decision Transformer (DT) のような履歴対応のシーケンスモデルは、長期依存モデリングに自然に適合するが、局所マルコフ構造と長距離コンテキストを同時に扱う場合、純粋な注意は非効率で不安定である。 最近のハイブリッドアーキテクチャ(LSDTなど)では、ローカルな依存関係モデリングを改善するためにローカルな抽出器を導入しているが、固定ウィンドウ抽出は、そのコンテンツを適応的に圧縮するのではなく、しばしば長距離のコンテキストを中断する、時間的に不均一な設定において、その効果的なメモリを依存性長に適応させることはできない。 さらに、シーケンシャルなオフラインGCRLは、スパース報酬の下では、RTG(Return-to-go)はサブトラジェクトリ間で非差別的になり、多様なデモからゴール到達動作を縫うためのガイダンス信号はほとんど提供されない。 そこで本研究では,RTGをフローパラメータ化,状態条件付き目標到達Q推定器に置き換えて,実演間縫合を支援する方法を提案するとともに,局所力学を保ちながらコンテンツ適応型履歴圧縮を行うゲート型ハイブリッドアテンション・マンババックボーンを提案する。 大規模な実験は、非マルコフデータセットとマルコフデータセットの両方において、最先端のパフォーマンスを達成し、多様なシナリオにおいてその有効性を検証することを実証している。

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