DIAMOND：视觉细节在 Atari 和 Diffusion 的世界建模中至关重要
2018 年，在神经网络世界模型的背景下首次引入了强化学习的概念，很快，这一基本原理就被应用于世界模型。一些实施强化学习的著名模型是 Dreamer 框架，它从潜在空间引入了强化学习 […]The post DIAMOND：Atari 中的视觉细节和世界建模的扩散很重要首次出现在 Unite.AI 上。
来源:Unite.AI2018 年，在神经网络世界模型背景下的强化学习理念首次被提出，很快，这一基本原理就被应用于世界模型。实现强化学习的一些著名模型是 Dreamer 框架，它从循环状态空间模型的潜在空间引入了强化学习。DreamerV2 证明了使用离散潜在函数可能会减少复合误差，而 DreamerV3 框架能够在具有固定超参数的不同领域的一系列任务上实现类似人类的表现。
2018 年，在神经网络世界模型背景下的强化学习理念首次被提出，很快，这一基本原理就被应用于世界模型。实现强化学习的一些著名模型是 Dreamer 框架，它从循环状态空间模型的潜在空间引入了强化学习。 DreamerV2 证明使用离散潜在函数可能会减少复合误差，而 DreamerV3 框架能够在具有固定超参数的不同领域的一系列任务中实现类似人类的性能。 强化学习 自然语言处理DIAMOND：DIffusion 作为环境梦想的模型
DIAMOND：DIffusion 作为环境梦想的模型DIAMOND：方法论和架构
DIAMOND：方法论和架构DIAMOND：实验和结果
DIAMOND：实验和结果遵循点估计的局限性，DIAMOND 框架提供了对平均值的分层引导置信度，以及人类标准化分数的 IQM 或四分位数平均值以及性能配置文件和其他指标，如下图所示。
扩散世界模型