基于扩散模型的,开源世界模型DIAMOND

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基于扩散模型的,开源世界模型DIAMOND
基于扩散模型的,开源世界模型DIAMOND
 

重点标签 DIAMOND模型扩散模型强化学习智能体训练多模态分布

文章摘要


日内瓦大学、微软研究院和爱丁堡大学的研究人员联合开发了基于扩散模型的世界模型—DIAMOND。该模型旨在通过捕捉视觉细节和建模复杂多模态分布,提高智能体训练、世界建模和多模态分布建模等强化学习应用的性能。在Atari 100k的综合测试中,DIAMOND展现出了在视觉复杂度高的环境中生成高质量轨迹的能力,并取得了平均1.46的测试分数,显示出其在训练智能体方面的高效性。

DIAMOND的核心是扩散模型,它通过逆向学习噪声过程生成高质量的视觉数据,与传统基于离散潜在变量的方法相比,能够生成更丰富和细致的视觉信息。这种模型不仅用于生成数据,还构成了世界模型的基础,负责模拟环境动态变化。DIAMOND能够预测未来的观察、奖励和终止状态,生成连续的潜在变量序列,捕捉环境状态的细微变化,对强化学习智能体至关重要。

在强化学习中,智能体的行为受环境提供的奖励信号引导。DIAMOND中的奖励模型可以采用多种形式,如神经网络或其他机器学习模型,通过学习交互数据捕捉观察和动作与奖励之间的复杂映射关系。

终止模型则帮助智能体识别任务完成或需要重新开始的时刻。它基于对智能体历史行为和观察的分析,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事件。终止模型通常采用机器学习算法实现,如决策树、逻辑回归或神经网络等,从历史数据中学习事件结束的模式,并据此进行预测。

DIAMOND的开发旨在克服强化学习在游戏、机器人控制和自动驾驶等领域应用中存在的样本和训练效率低的问题,通过世界模型辅助智能体在模拟环境中学习规划、决策等拟人化思维。这一创新架构有望推动强化学习技术的发展和应用落地。

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原文作者: AIGC开放社区

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