扩散模型已被用于强化学习数据增强,可精确模拟原始数据分布,生成不同数据点扩展原始分布,保持动态准确性。近期研究使用文本引导的扩散模型增强机器人控制观察,保持相同动作。SynthER和MTDiff-s通过扩散模型生成训练任务完整转换,为在线和离线强化学习带来显著政策改进。 6 RL中扩散模型的挑战 本节讨论了强化学习中扩散模型...
【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...
扩散模型具有解决多任务强化学习挑战的潜力,He等人扩展了条件扩散模型,LCD利用层次结构实现长期多任务控制,Ni等人和Liang等人将扩散器扩展到更具体的情境中。MetaDiffuser和AdaptDiffuser分别将条件扩散模型整合到任务推理和适应未见过的任务中,优于之前的元强化学习方法。 多智能体离线RL。扩散模型在多智能体RL中用于建模...
但世界模型主要操作一系列离散潜在变量(discrete latent variables)以模拟环境动态,但这种压缩紧凑的离散表征有可能会忽略那些在强化学习中很重要的视觉细节。 日内瓦大学、爱丁堡大学的研究人员提出了一个在扩散世界模型中训练的强化学习智能体DIAMOND(DIffusion As a Model Of eNvironment Dreams),文中分析了使扩散模型适应...
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...
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...
世界模型提供了一种以安全且样本高效的方式训练强化学习智能体的方法。近期，世界模型主要对离散潜在变量序列进行操作来模拟环境动态。然而，这种压缩为紧凑离散表征的方式可能会忽略对强化学习很重要的视觉细节。另一方面，扩散模型已成为图像生成的主要方法，对离散潜在模型提出了挑战。受这种范式转变的推动，来自日内瓦大学...
【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(world ...
目前解决多任务强化学习的工作大多基于 Transformer 架构,它们通常对模型的规模,数据集的质量都有很高的要求,这对于实际训练来说是代价高昂的。基于 TD-learning 的强化学习方法则常常面临 distribution-shift 的挑战,在多任务数据集下这个问题尤甚,而我们将序列决策过程建模成条件式生成问题(conditional generative process...
【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(world ...