論文の概要: Learning Neural-Symbolic Descriptive Planning Models via Cube-Space Priors: The Voyage Home (to STRIPS)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.12850v3
• Date: Tue, 11 Aug 2020 20:05:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-09 04:26:59.591407
• Title: Learning Neural-Symbolic Descriptive Planning Models via Cube-Space Priors: The Voyage Home (to STRIPS)
• Title（参考訳）: 立方体空間前置によるニューラルシンボリック記述計画モデルの学習--ボイジャーホーム(ストリップ)
• Authors: Masataro Asai and Christian Muise
• Abstract要約: 我々のニューロシンボリックアーキテクチャは、画像のみから簡潔で効果的な離散状態遷移モデルを生成するために、エンドツーエンドで訓練されていることを示す。 私たちのターゲット表現は、既成の問題解決者が使いこなせる形で既に存在しており、現代の検索機能への扉を開いています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.141761152863868
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We achieved a new milestone in the difficult task of enabling agents to learn about their environment autonomously. Our neuro-symbolic architecture is trained end-to-end to produce a succinct and effective discrete state transition model from images alone. Our target representation (the Planning Domain Definition Language) is already in a form that off-the-shelf solvers can consume, and opens the door to the rich array of modern heuristic search capabilities. We demonstrate how the sophisticated innate prior we place on the learning process significantly reduces the complexity of the learned representation, and reveals a connection to the graph-theoretic notion of "cube-like graphs", thus opening the door to a deeper understanding of the ideal properties for learned symbolic representations. We show that the powerful domain-independent heuristics allow our system to solve visual 15-Puzzle instances which are beyond the reach of blind search, without resorting to the Reinforcement Learning approach that requires a huge amount of training on the domain-dependent reward information.
• Abstract（参考訳）: エージェントが自律的に環境について学習できるようにするという困難なタスクにおいて、新たなマイルストーンを達成しました。 私たちのニューロシンボリックアーキテクチャは、画像のみから簡潔で効果的な離散状態遷移モデルを作成するためにエンドツーエンドで訓練されています。 当社のターゲット表現(計画ドメイン定義言語)は,既定のソルバが利用可能な形式であり,現代的なヒューリスティック検索機能の豊富な配列への扉を開くものです。 学習過程に前置する洗練された自然言語は学習表現の複雑さを著しく減少させ、「キューブ的グラフ」のグラフ理論的な概念とのつながりを明らかにし、学習記号表現の理想的性質のより深い理解への扉を開く。 強力なドメイン非依存ヒューリスティックは,視覚障害者探索の到達範囲を超えている視覚15-puzzleインスタンスを,ドメイン依存報酬情報に対する膨大なトレーニングを必要とする強化学習アプローチに頼らずに解決できることを示す。

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