論文の概要: Neuro-Symbolic World Models for Adapting to Open World Novelty
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.06294v1
- Date: Mon, 16 Jan 2023 07:49:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-18 16:28:09.654775
- Title: Neuro-Symbolic World Models for Adapting to Open World Novelty
- Title（参考訳）: オープンワールドノベルティに適応するニューロシンボリック世界モデル
- Authors: Jonathan Balloch and Zhiyu Lin and Robert Wright and Xiangyu Peng and
Mustafa Hussain and Aarun Srinivas and Julia Kim and Mark O. Riedl
- Abstract要約: 早急なノベルティ適応のための、エンドツーエンドのトレーニング可能なニューロシンボリックワールドモデルであるWorldClonerを紹介する。
WorldClonerは、プレノベルティ環境遷移の効率的なシンボル表現を学ぶ。
WorldClonerは、想像力に基づく適応を使用してポリシー学習プロセスを強化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.707805250772129
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Open-world novelty--a sudden change in the mechanics or properties of an
environment--is a common occurrence in the real world. Novelty adaptation is an
agent's ability to improve its policy performance post-novelty. Most
reinforcement learning (RL) methods assume that the world is a closed, fixed
process. Consequentially, RL policies adapt inefficiently to novelties. To
address this, we introduce WorldCloner, an end-to-end trainable neuro-symbolic
world model for rapid novelty adaptation. WorldCloner learns an efficient
symbolic representation of the pre-novelty environment transitions, and uses
this transition model to detect novelty and efficiently adapt to novelty in a
single-shot fashion. Additionally, WorldCloner augments the policy learning
process using imagination-based adaptation, where the world model simulates
transitions of the post-novelty environment to help the policy adapt. By
blending ''imagined'' transitions with interactions in the post-novelty
environment, performance can be recovered with fewer total environment
interactions. Using environments designed for studying novelty in sequential
decision-making problems, we show that the symbolic world model helps its
neural policy adapt more efficiently than model-based and model-based
neural-only reinforcement learning methods.
- Abstract（参考訳）: オープンワールドのノベルティ - 環境の力学や性質の突然の変化 - は現実世界でよくある現象である。
ノベルティ適応は、ノベルティ後のポリシーパフォーマンスを改善するエージェントの能力である。
ほとんどの強化学習(RL)法は、世界は閉じた、固定されたプロセスであると仮定する。
結果として、RLポリシーは新規性に非効率に適応する。
そこで本研究では,迅速な新規性適応のための,エンドツーエンドのトレーニング可能なニューロシンボリックワールドモデルであるWorldClonerを紹介する。
WorldClonerは、プレノベルティ環境遷移の効率的なシンボル表現を学び、この遷移モデルを使用して、新規性を検出し、単一ショット方式で新規性に適応する。
さらに、WorldClonerは、想像力に基づく適応を使用してポリシー学習プロセスを強化する。
ポストノベルティ環境における'虚像'遷移と相互作用をブレンドすることで、全体の環境相互作用を少なくして性能を回復することができる。
逐次的意思決定問題における新しさを研究するために設計された環境を用いて,シンボリックワールドモデルが,モデルベースおよびモデルベースニューラルネットワークのみの強化学習手法よりも,そのニューラルポリシーを効率的に適応させるのに役立つことを示す。
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