Autoregressive Dynamics Models for Offline Policy Evaluation and\n Optimization
Notice bibliographique
Résumé
Standard dynamics models for continuous control make use of feedforward\ncomputation to predict the conditional distribution of next state and reward\ngiven current state and action using a multivariate Gaussian with a diagonal\ncovariance structure. This modeling choice assumes that different dimensions of\nthe next state and reward are conditionally independent given the current state\nand action and may be driven by the fact that fully observable physics-based\nsimulation environments entail deterministic transition dynamics. In this\npaper, we challenge this conditional independence assumption and propose a\nfamily of expressive autoregressive dynamics models that generate different\ndimensions of the next state and reward sequentially conditioned on previous\ndimensions. We demonstrate that autoregressive dynamics models indeed\noutperform standard feedforward models in log-likelihood on heldout\ntransitions. Furthermore, we compare different model-based and model-free\noff-policy evaluation (OPE) methods on RL Unplugged, a suite of offline MuJoCo\ndatasets, and find that autoregressive dynamics models consistently outperform\nall baselines, achieving a new state-of-the-art. Finally, we show that\nautoregressive dynamics models are useful for offline policy optimization by\nserving as a way to enrich the replay buffer through data augmentation and\nimproving performance using model-based planning.\n
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».