Deux nouvelles méthodes d’apprentissage par imitation plus performantes que leurs prédécesseurs
Des chercheurs ont récemment présenté deux nouvelles méthodes d’apprentissage par imitation, le Decision Mamba (DM) et le Hierarchical Decision Mamba (HDM), qui surpassent les performances des modèles Transformer existants comme le Decision Transformer (DT) et le Hierarchical Decision Transformer (HDT). Les résultats montrent que les modèles Mamba sont plus simples, plus rapides et plus précis que leurs homologues Transformer, tout en étant plus indépendants des récompenses spécifiées par l’utilisateur. Le HDM se révèle être le meilleur modèle du lot, atteignant de meilleures performances que les autres méthodes dans la majorité des cas.
Points clés
- Le DM et le HDM sont deux nouvelles méthodes d’apprentissage par imitation basées sur l’architecture Mamba
- Les modèles Mamba surpassent leurs prédécesseurs Transformer (DT et HDT) dans la majorité des tâches testées
- Le DM n’a pas besoin de la séquence de récompenses futures pour fonctionner, contrairement au DT
- Le HDM est le meilleur modèle, surpassant les autres méthodes dans la plupart des cas
- Les modèles Mamba sont plus simples, plus rapides et plus précis que les Transformers
- Les modèles Mamba sont plus indépendants des récompenses spécifiées par l’utilisateur
À retenir
Les résultats montrent clairement que les modèles Mamba représentent une avancée significative par rapport aux Transformers dans le domaine de l’apprentissage par imitation. Avec leurs performances supérieures, leur simplicité et leur indépendance vis-à-vis des récompenses spécifiées, le DM et le HDM ouvrent la voie à la résolution de problèmes de modélisation de séquences de plus en plus complexes par apprentissage par imitation. Il ne fait aucun doute que ces nouvelles méthodes vont révolutionner ce domaine dans les années à venir !
Sources
