論文の概要: Universal Policies for Software-Defined MDPs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.11401v1
• Date: Mon, 21 Dec 2020 15:04:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-27 06:24:23.266419
• Title: Universal Policies for Software-Defined MDPs
• Title（参考訳）: ソフトウェア定義mdpのためのユニバーサルポリシー
• Authors: Daniel Selsam, Jesse Michael Han, Leonardo de Moura, Patrice Godefroid
• Abstract要約: 我々は,非決定論的選択を表すプリミティブな 'choose' を用いて,このパラダイムを表わす新しいプログラミング言語 dodona を試作した。 我々は,何百もの合成タスクにおけるメタラーニングによるゼロショット指導の可能性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.760079434948198
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a new programming paradigm called oracle-guided decision programming in which a program specifies a Markov Decision Process (MDP) and the language provides a universal policy. We prototype a new programming language, Dodona, that manifests this paradigm using a primitive 'choose' representing nondeterministic choice. The Dodona interpreter returns either a value or a choicepoint that includes a lossless encoding of all information necessary in principle to make an optimal decision. Meta-interpreters query Dodona's (neural) oracle on these choicepoints to get policy and value estimates, which they can use to perform heuristic search on the underlying MDP. We demonstrate Dodona's potential for zero-shot heuristic guidance by meta-learning over hundreds of synthetic tasks that simulate basic operations over lists, trees, Church datastructures, polynomials, first-order terms and higher-order terms.
• Abstract（参考訳）: 我々は,プログラムがマルコフ決定プロセス(MDP)を規定し,言語が普遍的なポリシーを提供する,オラクル誘導決定プログラミングと呼ばれる新しいプログラミングパラダイムを導入する。 我々は,非決定論的選択を表すプリミティブな 'choose' を用いて,このパラダイムを表わす新しいプログラミング言語 dodona を試作した。 dodonaインタプリタは、最適な決定を行うために必要なすべての情報のロスレスエンコーディングを含む値または選択ポイントのどちらかを返す。 メタインタプリタは、これらの選択ポイント上のDodonaの(神経)託宣をクエリして、ポリシーと価値の推定値を取得し、基礎となるMDPのヒューリスティック検索を実行するために使用できる。 リスト,木,教会データ構造,多項式,一階項および高階項上の基本的な操作をシミュレートする何百もの合成タスクをメタラーニングすることで,ドドーナのゼロショットヒューリスティックな指導の可能性を示す。

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