扩散模型(Diffusion Model)已成为一种十分强大的生成模型,在多个领域取得了显著进展。在强化学习(RL)领域,扩散模型被应用于序列决策任务,特别是在离线RL中,用于拟合轨迹生成、规划未来轨迹、替换传统高斯策略、增强经验数据集、提取潜在技能等。 得益于扩散模型强大而灵活的分布建模能力,这为解决强化学习中的长期挑战提供...
【新智元导读】DIAMOND是一种新型的强化学习智能体，在一个由扩散模型构建的虚拟世界中进行训练，能够以更高效率学习和掌握各种任务。在Atari 100k基准测试中，DIAMOND的平均得分超越了人类玩家，证明了其在模拟复杂环境中处理细节和进行决策的能力。环境生成模型（generative models of environments），也可以叫世界模型（wo...
得益于扩散模型较为优异的多模态分布建模和泛化能力,它可以被用于直接建模强化学习算法所使用的训练数据,利用较好的泛化能力进行数据增强,从而更好地利用有限的数据。这种做法最早在 S4RL(Surprisingly Simple Self-Supervision technique in RL)算法[21]中提出,通过混合使用扩散模型建模的增强数据集与真实数据集,可以显著...
最大熵逆强化学习框架 (DxMI):提出了最大熵逆强化学习(MaxEnt IRL)框架,用于提升扩散模型在生成样本时的质量,尤其是在生成时间步数较少的情况下。该框架通过最大化生成样本的熵来促进探索,并使用基于能量的模型(EBM)来表示对数密度,实现了对扩散模型的微调和训练。 能量基模型的结合:结合了能量基模型(EBM)与扩散...
其它序列生成模型：扩散模型 最近在图片生成领域扩散模型（Diffusion Model）可以说是大红大紫，DALLE-2 和 Stable Diffusion 都是基于它进行图片生成的。Diffuser 就将这个方法也运用到了离线强化学习当中，其思路和 TT 类似，先建模序列的条件分布，然后根据当前状态采样未来可能的序列。Diffuser 相比 TT 又拥有了更强...
扩散模型(diffusion model)在 CV 领域甚至 NLP 领域都已经有了令人印象深刻的表现。最近的一些工作开始将 diffusion model 用于强化学习(RL)中来解决序列决策问题,它们主要利用 diffusion model 来建模分布复杂的轨迹或提高策略的表达性。 但是, 这些工作仍然...
扩散模型作为一种新型的生成模型,在样本质量和训练稳定性方面表现出色,近期的研究表明,它在强化学习(RL)中有着显著的优势。上海交通大学的研究人员对这一新兴领域的进展进行了全面论述,旨在激发新的研究途径。🔍 主要内容: 挑战与现状:检视了当前RL算法所面临的几个关键挑战。 方法分类与挑战应对:基于扩散模型在RL...
近期,日内瓦大学与爱丁堡大学的研究团队联合推出了一款名为DIAMOND的强化学习智能体。这款智能体在由扩散模型构建的虚拟世界中训练,展现出了惊人的学习效率。在Atari 100K基准测试中,DIAMOND仅用了2小时的训练时间(相当于在游戏中尝试100,000次动作),就成功登顶,平均得分超越了人类玩家。
扩散世界模型(DWM)的前提是学会一次预测未来的多个步骤。如果做得正确,这种方法可以减少长期预测中的错误,并提高基于模型的强化学习算法的性能。 扩散世界模型的工作原理 扩散世界模型的工作原理很简单:它们通过反转一个逐渐向数据添加噪声的过程来学习生成数据。例如,当训练生成图像时,扩散世界模型会逐渐向图像添加噪声层...
【用强化学习提升扩散模型】 - CarperAI发布了DRLX库,用强化学习训练扩散模型,目前实现了最新的DDPO算法。 - 奖励模型输出可以看作是对一个生成内容相对于另一个生成内容被人类选择的对数几率。 - DDPO算...