DmC: Nearest Neighbor Guidance Diffusion Model for Offline Cross-Domain Reinforcement Learning
Notice bibliographique
Résumé
Cross-domain offline reinforcement learning (RL) seeks to enhance sample efficiency in offline RL by utilizing additional offline source datasets. A key challenge is to identify and utilize source samples that are most relevant to the target domain. Existing approaches address this challenge by measuring domain gaps through domain classifiers, target transition dynamics modeling, or mutual information estimation using contrastive loss. However, these methods often require large target datasets, which is impractical in many real-world scenarios. In this work, we address cross-domain offline RL under a limited target data setting, identifying two primary challenges: (1) Dataset imbalance, which is caused by large source and small target datasets and leads to overfitting in neural network-based domain gap estimators, resulting in uninformative measurements; and (2) Partial domain overlap, where only a subset of the source data is closely aligned with the target domain. To overcome these issues, we propose DmC, a novel framework for cross-domain offline RL with limited target samples. Specifically, DmC utilizes k-nearest neighbor (k-NN) based estimation to measure domain proximity without neural network training, effectively mitigating overfitting. Then, by utilizing this domain proximity, we introduce a nearest-neighbor-guided diffusion model to generate additional source samples that are better aligned with the target domain, thus enhancing policy learning with more effective source samples. Through theoretical analysis and extensive experiments in diverse MuJoCo environments, we demonstrate that DmC significantly outperforms state-of-the-art cross-domain offline RL methods, achieving substantial performance gains.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».