文章摘要
【关 键 词】 扩散模型、强化学习、分层扩散、结构信息、离线学习
北航彭浩团队的研究提出了一个名为SIHD的新型框架，旨在解决离线强化学习中分层扩散模型的局限性。该框架通过分析离线轨迹中的结构信息，自适应地构建多尺度扩散层级，从而在长时序任务中实现高效稳定的策略学习。现有方法通常采用固定两层扩散层次结构和单一预定义时间尺度，限制了适应性和决策灵活性。
SIHD框架的核心创新包括三个关键设计：层级构建、条件扩散和正则化探索。在层级构建方面，SIHD首先从离线数据集中提取状态元素并构建k-近邻状态图，然后应用结构信息原理通过HCSE优化算法获得树状编码结构。这种自适应轨迹分割方法能够根据不同任务动态调整时间尺度。在条件扩散方面，SIHD使用结构信息增益作为引导信号，取代传统依赖局部奖励的方式，使生成过程更加稳定。正则化探索模块则通过结构熵正则化器平衡探索与利用，既鼓励探索数据覆盖不足区域，又避免过度偏离行为模式。
实验结果表明，SIHD在D4RL基准测试中表现出色，特别是在长时序导航任务中优势显著。在Gym-MuJoCo任务中，SIHD在不同质量数据集上均取得最优平均回报，在中低质量数据集上性能提升尤为明显。在Maze2D和AntMaze等长时序任务中，SIHD的平均奖励领先幅度达到4.4%-8.3%，且展现出更强的鲁棒性。消融研究证实了各组件的重要性，特别是自适应多尺度层级对性能的关键影响。
这项研究为分层离线强化学习提供了新思路，展示了从数据自身结构出发建模的潜力。未来研究方向包括探索更精细的子目标条件化策略，以及将SIHD框架推广到更广泛的扩散式生成模型领域。该成果为解决离线强化学习中的核心挑战提供了有效方案，特别是在处理复杂长时序任务方面具有重要价值。
原文和模型
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【原文作者】 AI前线
【摘要模型】 deepseek/deepseek-v3-0324
【摘要评分】 ★★★★☆
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