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【NeurIPS2024】强化学习梯度作为在线微调决策变换器的维生素

专知  · 公众号  · AI  · 2024-11-04 12:00
    

主要观点总结

本文主要介绍了决策变换器(Decision Transformers)在离线强化学习中的应用,并特别关注其在线微调的问题。文章指出,虽然决策变换器已经有了很多改进,但在使用低奖励离线数据进行预训练时,仍面临困难。特别是常用的“回报至终”(Return-To-Go, RTG)会妨碍在线微调过程。为解决这一问题,文章提出将TD3梯度添加到ODT的微调过程中,以提高ODT的在线微调性能。

关键观点总结

关键观点1: 决策变换器作为离线强化学习的新范式出现。

决策变换器通过自回归的方式完成轨迹,是离线强化学习领域的一种新颖方法。

关键观点2: 在线决策变换器(ODT)在使用低奖励离线数据预训练时面临困难。

尽管决策变换器已有改进,但在使用低奖励离线数据进行预训练时,仍然存在问题。

关键观点3: 回报至终(RTG)会妨碍在线微调过程。

文章指出常用的回报至终(RTG)机制在在线微调过程中会产生问题。

关键观点4: 将TD3梯度添加到ODT的微调过程中可以提高性能。

为解决在线微调的问题,文章提出将TD3梯度添加到ODT的微调过程中,以提高其性能,特别是在使用低奖励离线数据预训练的情况下。


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