論文の概要: Inferring Agents Preferences as Priors for Probabilistic Goal Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.11791v1
• Date: Tue, 23 Feb 2021 16:53:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-24 14:00:57.913954
• Title: Inferring Agents Preferences as Priors for Probabilistic Goal Recognition
• Title（参考訳）: 確率的目標認識の優先事項としてのエージェントの推論
• Authors: Kin Max Gusm\~ao, Ramon Fraga Pereira, and Felipe Meneguzzi
• Abstract要約: 確率論的解釈を用いてランドマークに基づく目標認識を拡張するモデルを提供する。 我々は,本モデルが目標を効果的に認識するだけでなく,正しい先行確率分布を推定できることを実証的に示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.045476322820324
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent approaches to goal recognition have leveraged planning landmarks to achieve high-accuracy with low runtime cost. These approaches, however, lack a probabilistic interpretation. Furthermore, while most probabilistic models to goal recognition assume that the recognizer has access to a prior probability representing, for example, an agent's preferences, virtually no goal recognition approach actually uses the prior in practice, simply assuming a uniform prior. In this paper, we provide a model to both extend landmark-based goal recognition with a probabilistic interpretation and allow the estimation of such prior probability and its usage to compute posterior probabilities after repeated interactions of observed agents. We empirically show that our model can not only recognize goals effectively but also successfully infer the correct prior probability distribution representing an agent's preferences.
• Abstract（参考訳）: ゴール認識への最近のアプローチは、実行コストの低い高精度を実現するために計画ランドマークを活用している。 しかし、これらのアプローチは確率論的解釈を欠いている。 さらに、ほとんどの確率的モデルでは、例えばエージェントの選好を表す事前確率に認識者がアクセスできると仮定するが、実際にはゴール認識アプローチは、単に均一な事前を仮定して、実際にその先行を実際に使用することはない。 本稿では,ランドマークに基づく目標認識を確率論的解釈で拡張し,その事前確率の推定と,観察したエージェントの繰り返し相互作用後の後方確率の計算を可能にするモデルを提案する。 本モデルでは,目標を効果的に認識できるだけでなく,エージェントの好みを表す正しい事前確率分布を推定できることを示す。

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