潜在拡散モデルを用いた世界モデルの提案
書誌事項
- タイトル別名
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- World models using latent diffusion model
抄録
<p>世界モデル(world models)は限られた情報から外界をモデル化することで、将来の外界の状態や観測を予測し、学習に活かすことができる。また、時空間予測では、深層生成モデルを利用した強化学習手法が注目されている。生成モデルにおいては拡散モデルを基盤としたImagenやStable-diffusionが高い画像生成能力を発揮できることで知られている。本研究では、World ModelsにおけるVision部に従来のβ-VAEに合わせて潜在拡散モデル(LDM)を追加し、LSTMの隠れ状態などからより良い潜在表現を生成する手法を提案し、既存のβ-VAEを用いた手法との比較を行う。</p>
収録刊行物
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- 人工知能学会全国大会論文集
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人工知能学会全国大会論文集 JSAI2023 (0), 1G5OS21b03-1G5OS21b03, 2023
一般社団法人 人工知能学会
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詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390015333244313472
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- ISSN
- 27587347
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可