Diffusion Models for Reinforcement Learning: A Survey

要約

拡散モデルは、サンプルの品質とトレーニングの安定性に関して以前の方法を超え、生成モデルの優れたクラスとして浮上しました。
最近の研究では、軌道プランナー、表現力豊かなポリシー クラス、データ シンセサイザーなどを含む、強化学習 (RL) ソリューションの改善における拡散モデルの利点が示されています。この調査は、この新興分野の進歩の概要を提供することを目的としており、インスピレーションを与えることを期待しています。
研究の新たな道。
まず、現在の RL アルゴリズムが直面するいくつかの課題を検討します。
次に、RL における拡散モデルが果たす役割に基づいて既存の手法の分類を提示し、既存の課題にどのように対処するかを検討します。
さらに、現在のアプローチの限界について説明しながら、さまざまな RL 関連タスクにおける拡散モデルの成功した適用について概説します。
最後に、調査を締めくくり、モデルのパフォーマンスの強化とより広範なタスクへの普及モデルの適用に焦点を当てた、将来の研究の方向性についての洞察を提供します。
私たちは、RL での拡散モデルの適用に関する論文やその他の関連リソースの GitHub リポジトリを積極的に維持しています: https://github.com/apexrl/Diff4RLSurvey 。

要約(オリジナル)

Diffusion models have emerged as a prominent class of generative models, surpassing previous methods regarding sample quality and training stability. Recent works have shown the advantages of diffusion models in improving reinforcement learning (RL) solutions, including as trajectory planners, expressive policy classes, data synthesizers, etc. This survey aims to provide an overview of the advancements in this emerging field and hopes to inspire new avenues of research. First, we examine several challenges encountered by current RL algorithms. Then, we present a taxonomy of existing methods based on the roles played by diffusion models in RL and explore how the existing challenges are addressed. We further outline successful applications of diffusion models in various RL-related tasks while discussing the limitations of current approaches. Finally, we conclude the survey and offer insights into future research directions, focusing on enhancing model performance and applying diffusion models to broader tasks. We are actively maintaining a GitHub repository for papers and other related resources in applying diffusion models in RL: https://github.com/apexrl/Diff4RLSurvey .

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