論文の概要: OnDeFog: Online Decision Transformer under Frame Dropping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.19721v1
• Date: Thu, 18 Jun 2026 02:37:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-19 18:23:39.615078
• Title: OnDeFog: Online Decision Transformer under Frame Dropping
• Title（参考訳）: OnDeFog: フレームドロップによるオンライン決定変換
• Authors: Daiki Yotsufuji, Kenta Nishihara, Shoma Shimizu, Kento Uchida, Shinichi Shirakawa,
• Abstract要約: ランダムフレームドロップ(DeFog)に基づく決定変換器はフレームドロップに対処するために開発された。 OnDeFogがDeFogのメカニズムをオンライン意思決定変換器(ODT)に統合 OnDeFogは、高いドロップフレームレートを特徴とする環境でのODTよりも優れたパフォーマンスを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.565870461096057
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In challenging real-world reinforcement learning applications, communication delays or sensor failures often cause frame dropping, in which the agent cannot receive the dropped states and associated rewards. To address the performance degradation caused by frame dropping, the Decision Transformer under Random Frame Dropping (DeFog) was developed by incorporating additional mechanisms into the decision transformer to tackle frame dropping. Although DeFog can mitigate performance degradation in frame-dropping environments, since DeFog is an offline learning method, it struggles to effectively generalize to novel states not adequately represented in the training dataset. In this study, we propose OnDeFog, which integrates the mechanisms in DeFog with the online decision transformer (ODT), an online reinforcement learning method that learns policies through direct environmental interaction. Comprehensive experimental evaluation demonstrates that our proposed OnDeFog achieves superior performance compared to ODT in environments characterized by high dropping frame rate and outperforms DeFog on datasets containing a large amount of low-reward data.
• Abstract（参考訳）: 現実世界の強化学習アプリケーションでは、通信遅延やセンサーの故障がしばしばフレームダウンを引き起こし、エージェントはドロップした状態と関連する報酬を受け取れない。 フレームドロップによる性能劣化に対処するため, フレームドロップに付加的な機構を組み込んだランダムフレームドロップ(DeFog)による決定変換器を開発した。 DeFogはフレームドロップ環境での性能劣化を軽減することができるが、オフラインの学習方法であるため、トレーニングデータセットに適切に表現されていない新しい状態に効果的に一般化することは困難である。 本研究では,DeFogのメカニズムをオンライン意思決定変換器(ODT)と統合したOnDeFogを提案する。 包括的実験により,提案したOnDeFogは,高いフレームレートの低下と,大量の低逆データを含むデータセット上でのDeFogの性能向上を特徴とする環境において,ODTと比較して優れた性能を発揮することが示された。

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