Effiziente Generierung von synthetischen Trainingsdaten für Offline-Verstärkungslernen durch Policy-geführte Diffusion

المفاهيم الأساسية

Durch die Verwendung von Policy-geführter Diffusion können synthetische Trajektorien generiert werden, die eine hohe Wahrscheinlichkeit unter der Zielstrategie aufweisen, aber gleichzeitig die Dynamikfehler begrenzen.

الملخص

Der Artikel präsentiert einen Ansatz zur Generierung von synthetischen Trainingsdaten für Offline-Verstärkungslernen, der als Policy-geführte Diffusion (PGD) bezeichnet wird.

Zunächst wird die Herausforderung des Offline-Verstärkungslernens diskutiert, bei der die Verteilung der gesammelten Daten (Verhaltenspolitik) von der Zielverteilung (Zielpolitik) abweicht. Dies führt zu Problemen wie Überschätzungsverzerrung.

Bisherige Ansätze zur Generierung von synthetischen Daten, wie autoregressive Weltmodelle, leiden unter Kompoundierungsfehlern bei längeren Trajektorien. Stattdessen schlägt der Artikel die direkte Modellierung ganzer Trajektorien mithilfe von Diffusionsmodellen vor. Um diese Trajektorien näher an die Zielverteilung zu bringen, wird eine Policy-Führung eingeführt. Dabei wird der Diffusionsprozess so beeinflusst, dass die generierten Aktionen eine höhere Wahrscheinlichkeit unter der Zielpolitik aufweisen.

Die theoretische Herleitung zeigt, dass dieser Ansatz eine regularisierte Form der Zielverteilung modelliert, die einen Kompromiss zwischen Verhaltens- und Zielpolitik-Wahrscheinlichkeit darstellt. Experimente belegen, dass Agenten, die auf den so generierten synthetischen Daten trainiert werden, signifikante Performanceverbesserungen gegenüber Agenten erzielen, die auf realen oder ungelenkten synthetischen Daten trainiert wurden.

الإحصائيات

Die Trajektorien, die durch Policy-geführte Diffusion generiert werden, weisen eine deutlich geringere mittlere quadratische Abweichung der Zustände im Vergleich zu den Trajektorien auf, die durch ein autoregressives Weltmodell (PETS) generiert werden.

اقتباسات

"Durch die Verwendung von Diffusionsmodellen zur Generierung ganzer Trajektorien unter der Verhaltenspolitik und die Anwendung von Führung durch die Zielpolitik, um synthetische Erfahrung weiter in Richtung der Zielpolitik zu bewegen, können wir plausible Trajektorien mit hoher Wahrscheinlichkeit unter der Zielpolitik erzeugen, während wir gleichzeitig einen geringeren Dynamikfehler als eine Offline-Weltmodell-Baseline beibehalten."

الرؤى الأساسية المستخلصة من

Policy-Guided Diffusion

by Matthew Thom... في arxiv.org 04-10-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.06356.pdf

استفسارات أعمق

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