論文の概要: Probabilistic inverse optimal control for non-linear partially observable systems disentangles perceptual uncertainty and behavioral costs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.16698v2
• Date: Mon, 30 Oct 2023 09:36:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-02 03:31:14.559775
• Title: Probabilistic inverse optimal control for non-linear partially observable systems disentangles perceptual uncertainty and behavioral costs
• Title（参考訳）: 非線型部分可観測系に対する確率的逆最適制御は知覚の不確実性と行動コストを乱す
• Authors: Dominik Straub, Matthias Schultheis, Heinz Koeppl, Constantin A. Rothkopf
• Abstract要約: 本研究では,観測不能な動作信号を持つ非線形系の逆最適制御に対する確率論的アプローチを提案する。 我々は,神経科学と実践的行動が不確実性の下でのシーケンシャルな意思決定に絡み合っているにもかかわらず,知覚的要因や行動的コストを解消できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.690374799743076
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Inverse optimal control can be used to characterize behavior in sequential decision-making tasks. Most existing work, however, is limited to fully observable or linear systems, or requires the action signals to be known. Here, we introduce a probabilistic approach to inverse optimal control for partially observable stochastic non-linear systems with unobserved action signals, which unifies previous approaches to inverse optimal control with maximum causal entropy formulations. Using an explicit model of the noise characteristics of the sensory and motor systems of the agent in conjunction with local linearization techniques, we derive an approximate likelihood function for the model parameters, which can be computed within a single forward pass. We present quantitative evaluations on stochastic and partially observable versions of two classic control tasks and two human behavioral tasks. Importantly, we show that our method can disentangle perceptual factors and behavioral costs despite the fact that epistemic and pragmatic actions are intertwined in sequential decision-making under uncertainty, such as in active sensing and active learning. The proposed method has broad applicability, ranging from imitation learning to sensorimotor neuroscience.
• Abstract（参考訳）: 逆最適制御は、シーケンシャルな意思決定タスクの振る舞いを特徴づけるのに使うことができる。 しかし、既存の作業のほとんどは完全に観測可能なシステムや線形システムに限定されている。 本稿では、観測不能な動作信号を持つ確率的非線形系に対する逆最適制御の確率論的アプローチを導入し、最大因果エントロピー定式化による逆最適制御に対する以前のアプローチを統一する。 エージェントの知覚・運動系のノイズ特性の明示的なモデルと局所線形化手法を用いて,モデルパラメータの近似近似近似関数を導出し,単一のフォワードパス内で計算できる。 2つの古典的な制御課題と2つの人間の行動課題の確率的および部分的に観察可能なバージョンの定量的評価を行った。 また,本手法は,認知的行動や実用的行動が,アクティブセンシングやアクティブラーニングといった不確実性下での逐次意思決定に絡み合っているにもかかわらず,知覚的要因や行動的コストを解消できることを示す。 提案手法は、模倣学習から感覚運動神経科学まで幅広い応用性を有する。

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