厦门自助网站建设报价,免费windows7云主机下载,怎么样关键词优化,大鹏教育平面设计官网日内瓦大学、微软研究院和爱丁堡大学的研究人员联合开源了#xff0c;基于扩散模型的世界模型—DIAMOND。
研究人员之所以选择扩散模型作为基础#xff0c;是因为可以更好地捕捉视觉细节#xff0c;同时具有建模复杂多模态分布的能力#xff0c;以便在不同的环境下进行训练…日内瓦大学、微软研究院和爱丁堡大学的研究人员联合开源了基于扩散模型的世界模型—DIAMOND。
研究人员之所以选择扩散模型作为基础是因为可以更好地捕捉视觉细节同时具有建模复杂多模态分布的能力以便在不同的环境下进行训练和细致的行为观察。
DIAMOND主要用于智能体训练、世界建模、多模态分布建模等多种强化学习应用。为了评估其性能研究人员在Atari 100k上进行了综合测试。
结果显示DIAMOND不仅在视觉复杂度高的环境中能够生成连贯且高质量的轨迹还取得了平均为1.46的测试分数在训练智能体方面非常强。
论文地址https://arxiv.org/abs/2405.12399
Github地址https://github.com/eloialonso/diamond 最近几年强化学习在游戏、机器人控制和自动驾驶等领域得到了应用但其样本、训练效率低的问题仍是扩大应用范围的关键难点。
为了克服这一困难 “世界模型”作为一种辅助工具应运而生使智能体能够在模拟环境中学习规划、决策等拟人化思维。
但现有世界模型多依赖于序列化的离散潜变量来模拟环境动态这可能导致视觉细节的损失而这些细节对于强化学习至关重要。所以DIAMOND使用了一种基于扩散模型的创新架构可以捕捉更丰富的视觉信息。
扩散模型
扩散模型是DIAMOND的核心模块主要通过逆向学习噪声过程来生成高质量的视觉数据。这种模型与传统的基于离散潜在变量的方法有显著不同因为它能够生成更加丰富和细致的视觉信息。
扩散模型不仅能生成数据还构成了世界模型的基础负责模拟环境的动态变化。这意味着给定过去的观察和动作DIAMOND能够预测未来的观察、奖励和终止状态。 DIAMOND通过扩散模型可以生成连续的潜在变量序列这些序列捕捉了环境状态的细微变化。对于强化学习智能体来说至关重要因为它们需要准确地理解环境的动态才能制定有效的策略。
奖励模型
在强化学习中智能体的行为是由环境提供的奖励信号来引导的可预测智能体在执行特定动作后所获得的奖励。奖励模型使得智能体能够评估其行为并据此调整其决策能力。 在DIAMOND中奖励模型可以采用多种不同的形式如神经网络或其他机器学习模型。这些模型通过学习大量的交互数据能够捕捉到观察和动作与奖励之间的复杂映射关系。
终止模型
终止模型的作用是可以帮助智能体识别何时一个任务已经完成或需要重新开始。例如在自动驾驶的场景中智能体需要知道何时到达了目的地。
终止模型的工作原理基于对智能体历史行为和观察的分析。它通过学习智能体与环境交互的数据来预测何时结束当前执行的各种事件。 终止模型通常采用机器学习算法来实现如决策树、逻辑回归或神经网络等。这些算法能够从历史数据中学习事件结束的模式并据此进行预测。
例如在一个游戏场景中智能体需要再失去所有生命时来预测结束。而终止模型便能够识别导致游戏结束的行为和状态并预测未来可能出现的类似情况。
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