連続制御のためのプレフィックス最適動的拡散ポリシー

arXiv cs.LG ・ 2026-08-05

原題: Learning When to Stop: Prefix-Optimal Dynamic Diffusion Policies for Continuous Control

AI による要約

拡散モデルを用いた連続制御における反復的なノイズ除去の計算ボトルネックを解消するため、タスクの難易度に応じてステップ数を適応的に終了させるフレームワークを提案する。MuJoCo環境での実験により、タスク性能を維持しながら必要なノイズ除去ステップ数を大幅に削減することに成功した。

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