論文の概要: Learning Generalized Relational Heuristic Networks for Model-Agnostic Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.06702v2
• Date: Tue, 20 Oct 2020 03:04:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 21:07:35.273126
• Title: Learning Generalized Relational Heuristic Networks for Model-Agnostic Planning
• Title（参考訳）: モデル非依存計画のための一般リレーショナルヒューリスティックネットワークの学習
• Authors: Rushang Karia, Siddharth Srivastava
• Abstract要約: 本稿では,記号的行動モデルが存在しない場合の一般化を学習するための新しいアプローチを開発する。 データの効率的で一般化可能な学習を容易にするために、抽象状態表現を使用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.714818991696088
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Computing goal-directed behavior is essential to designing efficient AI systems. Due to the computational complexity of planning, current approaches rely primarily upon hand-coded symbolic action models and hand-coded heuristic-function generators for efficiency. Learned heuristics for such problems have been of limited utility as they are difficult to apply to problems with objects and object quantities that are significantly different from those in the training data. This paper develops a new approach for learning generalized heuristics in the absence of symbolic action models using deep neural networks that utilize an input predicate vocabulary but are agnostic to object names and quantities. It uses an abstract state representation to facilitate data efficient, generalizable learning. Empirical evaluation on a range of benchmark domains show that in contrast to prior approaches, generalized heuristics computed by this method can be transferred easily to problems with different objects and with object quantities much larger than those in the training data.
• Abstract（参考訳）: 効率的なAIシステムの設計には、目標指向の行動の計算が不可欠である。 計画の計算の複雑さから、現在のアプローチは、主に手書きのシンボリックアクションモデルと、効率のために手書きのヒューリスティックファンクションジェネレータに依存している。 このような問題に対する学習的ヒューリスティックスは、トレーニングデータと大きく異なるオブジェクトやオブジェクトの量に関する問題に適用することが難しいため、限られたユーティリティである。 本稿では,入力述語語彙を活用しつつ,対象名や量に依存しない深層ニューラルネットワークを用いて,記号的行動モデルが存在しない場合の一般化ヒューリスティックスを学ぶための新しい手法を提案する。 データの効率的で一般化可能な学習を容易にするために、抽象状態表現を使用する。 従来の手法とは対照的に、この手法によって計算された一般化されたヒューリスティックは、異なる対象と、トレーニングデータよりもはるかに大きいオブジェクトの量に容易に変換可能であることを示す。

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