Diffusion Policies for Out-of-Distribution Generalization in Offline Reinforcement Learning

解决问题：本篇论文旨在解决离线强化学习中的分布偏移问题，提出了一种新的方法来解决这一问题。同时，论文也旨在探索如何更好地表示策略。

关键思路：本文提出了一种新的方法，将状态重构特征学习引入扩散策略中，以解决分布偏移问题。状态重构损失促进了更加描述性的状态表示学习，以缓解由于分布偏移而引起的状态分布偏移问题。

其他亮点：本文设计了一个2D多模态上下文决策环境，评估了所提出模型的性能，并在多个D4RL基准任务上取得了最先进的结果。本文的方法在处理离线强化学习中的分布偏移问题方面具有一定的创新性和实用性。

关于作者：Suzan Ece Ada，Erhan Oztop和Emre Ugur都来自土耳其的机构，他们之前的代表作不在本数据库中，无法提供更多信息。

相关研究：与本文相关的其他研究包括：

  • "Offline Reinforcement Learning: Tutorial, Review, and Perspectives on Open Problems"，作者包括Dennis Lee, Mohammad Ghavamzadeh等，发表在IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems上。
  • "Offline Reinforcement Learning with Implicit Models"，作者包括George Tucker, Andrey Kolobov等，发表在ICML 2020上。

论文摘要：这篇文章主要介绍了离线强化学习中的分布偏移问题以及如何使用扩散策略来解决这个问题。离线强化学习方法利用以前的经验来学习比经验收集时使用的行为策略更好的策略。与行为克隆不同，离线强化学习可以使用非专家数据和多模态行为策略。然而，离线强化学习算法面临着处理分布偏移和有效表示策略的挑战，因为在训练过程中缺乏在线交互。为了解决这个问题，之前的研究使用条件扩散模型来获得表达多模态行为的表达式策略，但是它们没有针对缓解分布偏移的状态泛化问题进行定制。作者提出了一种新的方法，将状态重构特征学习纳入最近的一类扩散策略中，以解决状态泛化问题。状态重构损失促进更具描述性的状态表示学习，以缓解由于状态分布偏移而引起的问题。作者设计了一个二维多模态上下文赌博机环境来展示和评估他们提出的模型。他们不仅在这个新环境中评估了模型的性能，还在几个D4RL基准任务上取得了最先进的结果。

内容中包含的图片若涉及版权问题，请及时与我们联系删除