Stitching Sub-Trajectories with Conditional Diffusion Model for Goal-Conditioned Offline RL

📄 arXiv: 2402.07226v1 📥 PDF

作者: Sungyoon Kim, Yunseon Choi, Daiki E. Matsunaga, Kee-Eung Kim

分类: cs.AI

发布日期: 2024-02-11

💡 一句话要点

提出SSD方法以解决离线目标导向强化学习中的子轨迹拼接问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 离线强化学习 目标导向学习 条件扩散模型 子轨迹拼接 长时间规划

📋 核心要点

  1. 现有的离线目标导向强化学习方法在缺乏奖励反馈的情况下，难以从有限的次优行为中学习有效策略。
  2. 本文提出的SSD方法利用条件扩散模型生成基于目标的未来计划，从而克服了现有方法的技术假设限制。
  3. 实验结果显示，SSD在标准GCRL任务基准集上表现优异，成功拼接了次优轨迹，生成高质量的规划方案。

📝 摘要（中文）

离线目标导向强化学习（Offline GCRL）是强化学习中的一个重要问题，旨在仅通过预先收集的行为数据集获取多样化的目标导向技能。在此设置下，奖励反馈通常缺失，仅在达到目标时才会出现，这使得从有限的次优行为数据中学习策略变得困难。此外，现实场景涉及长时间规划，需要从子轨迹中提取有用技能。本文提出了SSD（Sub-trajectory Stitching with Diffusion）方法，利用条件扩散模型解决这些限制。我们使用扩散模型生成基于目标和价值的未来计划，并从目标重新标记的离线数据集中估计目标价值。实验结果表明，在标准GCRL任务基准集上达到了最先进的性能，并成功拼接了离线数据中的次优轨迹片段，生成高质量计划。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决离线目标导向强化学习中，如何在缺乏奖励反馈的情况下，从有限的次优行为数据中学习有效策略的问题。现有方法在长时间规划和技能提取方面存在技术假设限制，导致其在实际应用中的有效性不足。

核心思路：SSD方法的核心思路是利用条件扩散模型生成未来计划，条件是目标和价值。通过从目标重新标记的离线数据集中估计目标价值，SSD能够有效地拼接子轨迹，生成高质量的策略。

技术框架：SSD的整体架构包括数据预处理、条件扩散模型训练和策略生成三个主要模块。首先，对离线数据进行目标重新标记，然后训练条件扩散模型，最后利用模型生成基于目标的规划。

关键创新：SSD的主要创新在于将条件扩散模型应用于离线目标导向强化学习中，突破了现有方法的技术假设限制，能够有效处理长时间规划问题。

关键设计：在模型设计中，SSD采用了特定的损失函数来优化生成的计划质量，并在网络结构上进行了调整，以适应目标导向的任务需求。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SSD方法在标准GCRL任务基准集上达到了最先进的性能，相较于基线方法，成功提升了策略生成的质量，具体性能数据未详述，但显示出显著的改进幅度。

🎯 应用场景

该研究在机器人导航、自动驾驶和智能制造等领域具有广泛的应用潜力。通过有效地从离线数据中学习目标导向技能，SSD方法能够提升系统的自主决策能力，降低对实时反馈的依赖，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Offline Goal-Conditioned Reinforcement Learning (Offline GCRL) is an important problem in RL that focuses on acquiring diverse goal-oriented skills solely from pre-collected behavior datasets. In this setting, the reward feedback is typically absent except when the goal is achieved, which makes it difficult to learn policies especially from a finite dataset of suboptimal behaviors. In addition, realistic scenarios involve long-horizon planning, which necessitates the extraction of useful skills within sub-trajectories. Recently, the conditional diffusion model has been shown to be a promising approach to generate high-quality long-horizon plans for RL. However, their practicality for the goal-conditioned setting is still limited due to a number of technical assumptions made by the methods. In this paper, we propose SSD (Sub-trajectory Stitching with Diffusion), a model-based offline GCRL method that leverages the conditional diffusion model to address these limitations. In summary, we use the diffusion model that generates future plans conditioned on the target goal and value, with the target value estimated from the goal-relabeled offline dataset. We report state-of-the-art performance in the standard benchmark set of GCRL tasks, and demonstrate the capability to successfully stitch the segments of suboptimal trajectories in the offline data to generate high-quality plans.