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DmC: Nearest Neighbor Guidance Diffusion Model for Offline Cross-domain Reinforcement Learning

Created by
  • Haebom

作者

Linh Le Pham Van, Minh Hoang Nguyen, Duc Kieu, Hung Le, Hung The Tran, Sunil Gupta

概要

この論文は、限られたターゲットデータ環境でのクロスドメインオフライン強化学習(RL)の問題について説明します。既存の方法の問題(大規模なターゲットデータが必要)を解決するために、k-近接ネイバー(k-NN)ベースのドメイン近接性測定と、それを利用した最近接近傍誘導拡散モデルを提案します。これにより、ターゲットドメインに適したソースサンプルを作成し、オーバーフィットを軽減してパフォーマンスを向上させます。 MuJoCo環境での実験を通して提案する方法論は、従来の方法よりも優れた性能を示すことを実証している。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
限られたターゲットデータ環境でクロスドメインオフラインRL問題を解決する新しいフレームワークを提示します。
K-NNベースのドメイン近接測定法によるオーバーフィッティング問題の軽減
近接近傍誘導拡散モデルによるターゲットドメインに適したソースサンプルの生成
様々なMuJoCo環境での実験による提案方法論の卓越性の証明
Limitations:
拡散モデルの計算の複雑さ
K-NNに基づく方式のhyperparameter(k)設定の感度
MuJoCo環境以外の環境での一般化性能検証が必要です。
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