Fugu-MT 論文翻訳(概要): On Solving a Stochastic Shortest-Path Markov Decision Process as Probabilistic Inference

論文の概要: On Solving a Stochastic Shortest-Path Markov Decision Process as Probabilistic Inference

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.05866v1
Date: Mon, 13 Sep 2021 11:07:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-09-14 16:02:55.995014
Title: On Solving a Stochastic Shortest-Path Markov Decision Process as Probabilistic Inference
Title（参考訳）: 確率的最短経路マルコフ決定過程の確率的推論による解法について
Authors: Mohamed Baioumy, Bruno Lacerda, Paul Duckworth, Nick Hawes
Abstract要約: 本稿では,確率的推論として,SSP MDP(General Decision Shortest-Path Markov Process)を提案する。我々は不確実性の下での計画のオンラインとオフラインの手法について議論する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.517104116168873
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Previous work on planning as active inference addresses finite horizon problems and solutions valid for online planning. We propose solving the general Stochastic Shortest-Path Markov Decision Process (SSP MDP) as probabilistic inference. Furthermore, we discuss online and offline methods for planning under uncertainty. In an SSP MDP, the horizon is indefinite and unknown a priori. SSP MDPs generalize finite and infinite horizon MDPs and are widely used in the artificial intelligence community. Additionally, we highlight some of the differences between solving an MDP using dynamic programming approaches widely used in the artificial intelligence community and approaches used in the active inference community.
Abstract（参考訳）: アクティブ推論としての計画に関する以前の作業は、オンライン計画に有効な有限地平線問題と解決策に対処する。本稿では確率的推論として確率的短パルスマルコフ決定過程(SSP MDP)を提案する。さらに,不確実性を考慮した計画手法について検討する。 SSP MDP では、地平線は不確定であり、前兆は未知である。 SSP MDP は有限と無限の地平線 MDP を一般化し、人工知能コミュニティで広く利用されている。さらに,人工知能コミュニティで広く使用されている動的プログラミング手法と,アクティブな推論コミュニティで使用されているアプローチとの相違点を強調した。

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