Core Concepts
複雑な行動の生成を可能にするVQ-BeTモデルの効果的な実装。
Abstract
複雑な行動の生成は重要であり、VQ-BeTは多くの環境で優れたパフォーマンスを発揮しています。このモデルは、長期的な依存関係をキャプチャし、多様な行動モードを表現する能力があります。さらに、リアルワールドのロボット操作にも適用され、他の方法よりも優れた結果を示しています。VQ-BeTは高速かつ堅牢であり、長期的なタスクでも安定したパフォーマンスを発揮します。
Stats
VQ-BeTはDiffusion Policiesよりも5倍高速化されました。
VQ-BeTはDiffusion Policiesよりも73%改善されました。
VQ-BeTはDiffusion Policiesよりも25倍高速化されました。
Quotes
"Generative modeling of complex behaviors from labeled datasets has been a longstanding problem in decision-making."
"VQ-BeT augments BeT by tokenizing continuous actions with a hierarchical vector quantization module."
"Across seven environments including simulated manipulation, autonomous driving, and robotics, VQ-BeT improves on state-of-the-art models such as BeT and Diffusion Policies."