Daily Arxiv

전 세계에서 발간되는 인공지능 관련 논문을 정리하는 페이지 입니다.
본 페이지는 Google Gemini를 활용해 요약 정리하며, 비영리로 운영 됩니다.
논문에 대한 저작권은 저자 및 해당 기관에 있으며, 공유 시 출처만 명기하면 됩니다.

ADG: Ambient Diffusion-Guided Dataset Recovery for Corruption-Robust Offline Reinforcement Learning

Created by
  • Haebom

저자

Zeyuan Liu, Zhihe Yang, Jiawei Xu, Rui Yang, Jiafei Lyu, Baoxiang Wang, Yunjian Xu, Xiu Li

개요

본 논문에서는 오프라인 강화학습(RL)에서 고차원 상태 공간의 데이터 손상 및 다중 요소 동시 손상 문제를 해결하기 위해 앰비언트 확산-유도 데이터 복구(ADG) 방법을 제안합니다. ADG는 확산 모델의 잡음 제거 기능을 활용하여 손상된 데이터를 복구합니다. 먼저, 부분적으로 손상된 데이터셋에서 학습 가능하도록 근사 분포로부터 앰비언트 잡음 제거 확산 확률 모델(DDPM)을 도입하고, 이를 통해 잡음과 깨끗한 데이터를 구분합니다. 그 후, 깨끗한 데이터셋으로 표준 DDPM을 학습시키고, 학습된 DDPM을 이용하여 손상된 데이터를 개선합니다. 다양한 벤치마크(MuJoCo, Kitchen, Adroit)에서 실험을 통해 ADG가 다양한 잡음 설정에서 오프라인 RL의 강건성을 향상시키고 최첨단 결과를 달성함을 보여줍니다. ADG는 어떤 오프라인 RL 알고리즘과도 통합될 수 있는 장점이 있습니다.

시사점, 한계점

•
시사점:
◦
고차원 상태 공간 및 다중 요소 동시 손상 문제를 가진 오프라인 RL에서 데이터 손상 문제를 효과적으로 해결하는 새로운 방법 제시.
◦
확산 모델을 활용하여 잡음 제거 및 데이터 복구 성능 향상.
◦
다양한 오프라인 RL 알고리즘과의 호환성 확보.
◦
MuJoCo, Kitchen, Adroit 등 다양한 벤치마크에서 최첨단 성능 달성.
•
한계점:
◦
제안된 방법의 계산 비용 및 복잡도에 대한 분석 부족.
◦
다양한 유형의 데이터 손상에 대한 일반화 성능에 대한 추가적인 연구 필요.
◦
실제 세계 데이터셋에 대한 적용 및 성능 평가 필요.
◦
앰비언트 DDPM의 근사 분포에 대한 자세한 설명 부족.
👍
Made with Slashpage