교차 도메인 정책 적응을 위한 확산 기반 궤적 편집

핵심 개념

확산 기반 궤적 편집 기법(xTED)은 복잡한 도메인 특화 정책 전이 모델을 사용하지 않고도 데이터 수준에서 도메인 간 격차를 해결할 수 있다.

초록

이 연구는 교차 도메인 정책 적응 문제를 데이터 전처리 문제로 재정의하는 새로운 접근법인 xTED를 제안한다. xTED는 목표 도메인의 궤적 분포를 사전 학습된 확산 모델(Decision Diffusion Transformer, DDiT)을 통해 캡처하고, 이를 활용하여 소스 도메인 궤적을 편집함으로써 도메인 간 격차를 해결한다.

DDiT 아키텍처는 상태, 행동, 보상 간의 복잡한 의존성을 효과적으로 모델링할 수 있도록 설계되었다. xTED는 도메인/작업 특화 설계가 필요 없고, 다양한 소스 도메인을 수용할 수 있으며, 임의의 관측 인코더와 정책 학습 방법과 호환된다는 장점이 있다.

실험 결과, xTED는 시뮬레이션 및 실제 로봇 작업에서 기존 방법들에 비해 우수한 성능을 보였다. 또한 DDiT는 단일 도메인 데이터 증강에도 효과적인 것으로 나타났다.

통계

목표 도메인 데이터는 D4RL 벤치마크에서 20k 전이를 무작위로 선택하여 사용했다.
소스 도메인 데이터는 SAC 정책을 사용하여 20k 전이를 수집했다.

인용구

"Rather than relying on complex and domain-specific policy transfer models, is it possible to bridge domain gaps at the data (trajectory) level?"
"xTED cast cross-domain policy adaptation as a novel, generic, and flexible data pre-processing problem, which is domain-agnostic, accommodating multiple source domains without the need for re-training or fine-tuning the diffusion model; modality-agnostic, being compatible with various observation encoders; task-agnostic, integrating seamlessly with any task-specific policy learning method; compatible with other policy adaptation approaches for greater synergy."

핵심 통찰 요약

xTED: Cross-Domain Policy Adaptation via Diffusion-Based Trajectory Editing

by Haoyi Niu, Q... 게시일 arxiv.org 09-16-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.08687.pdf

더 깊은 질문

교차 도메인 정책 적응을 위한 다른 접근법은 무엇이 있을까?

교차 도메인 정책 적응을 위한 다양한 접근법이 존재한다. 전통적인 방법 중 하나는 상태 및 행동 공간 간의 직접적인 매핑을 구축하는 것이다. 이러한 방법은 도메인 간의 차이를 줄이기 위해 도메인 특화된 정책 전이 모델을 설계하는 것을 포함한다. 예를 들어, 도메인 불일치를 해결하기 위해 상호 정보 기준을 사용하여 도메인 불변의 작업 관련 임베딩을 학습하는 방법이 있다. 또한, 보상 증대나 가치 업데이트의 재가중치와 같은 정책 학습 과정에서 직접적으로 정규화하는 방법도 있다. 이러한 접근법들은 종종 복잡한 도메인/작업 특화 설계를 요구하며, 여러 소스 도메인에 대한 재사용 및 미세 조정의 효율성을 저해할 수 있다. 반면, xTED는 데이터 수준에서 도메인 간의 격차를 해소하는 새로운 접근법으로, 복잡한 정책 전이 모델에 의존하지 않고도 다양한 소스 도메인에서의 데이터 재사용을 가능하게 한다.

DDiT 아키텍처의 한계는 무엇이며, 이를 극복하기 위한 방법은 무엇일까?

DDiT 아키텍처의 한계 중 하나는 복잡한 의사결정 경로의 이질성을 처리하는 데 있어 기존의 주의 메커니즘이 충분하지 않을 수 있다는 점이다. 특히, 상태, 행동, 보상 간의 복잡한 의존성을 효과적으로 모델링하는 데 어려움이 있을 수 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해 DDiT는 자기 주의 및 교차 주의 모듈을 번갈아 적용하여 각 구성 요소 간의 의존성을 명확히 드러내는 특별한 주의 메커니즘을 도입한다. 또한, 보상 임베딩을 상태-행동 임베딩과 결합하여 보상 의존성을 적절히 처리하는 방법을 통해 이러한 한계를 극복할 수 있다. 이를 통해 DDiT는 전체 경로 분포를 모델링하고, 더 나은 성능을 발휘할 수 있도록 설계되었다.

xTED 기법을 다른 의사결정 문제에 적용할 수 있는 방법은 무엇일까?

xTED 기법은 다양한 의사결정 문제에 적용될 수 있는 유연성을 지닌다. 예를 들어, xTED는 로봇 조작, 자율 주행, 게임 AI 등 다양한 분야에서 사용할 수 있다. 이 기법은 도메인 불일치가 존재하는 여러 소스 도메인에서 수집된 데이터를 편집하여 목표 도메인에 맞게 조정할 수 있다. 또한, xTED는 다양한 관찰 인코더와 하위 정책 학습 방법과 호환되므로, 특정 작업에 맞는 정책 설계를 자유롭게 선택할 수 있다. 이를 통해 xTED는 다양한 작업 요구 사항에 맞춰 조정될 수 있으며, 다른 데이터 증강 기법과 결합하여 더 큰 시너지를 창출할 수 있다. 이러한 특성 덕분에 xTED는 의사결정 문제의 복잡성을 줄이고, 데이터의 효율적인 활용을 가능하게 한다.