Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Review of Symbolic, Subsymbolic and Hybrid Methods for Sequential Decision Making

論文の概要: A Review of Symbolic, Subsymbolic and Hybrid Methods for Sequential Decision Making

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10590v2
Date: Fri, 5 Jul 2024 17:10:02 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-09 03:12:39.056319
Title: A Review of Symbolic, Subsymbolic and Hybrid Methods for Sequential Decision Making
Title（参考訳）: 逐次決定のためのシンボリック, サブシンボリック, ハイブリッド手法の検討
Authors: Carlos Núñez-Molina, Pablo Mesejo, Juan Fernández-Olivares,
Abstract要約: 本稿では、逐次決定過程(SDP)を解くためのAP、RLおよびハイブリッド手法について概説する。知識表現(シンボリック、サブシンボリック、または組み合わせ)に焦点を当てている。ニューロシンボリックAIは、APとRLをハイブリッドな知識表現と組み合わせることで、SDMに有望なアプローチをもたらすと結論付けている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.176056742068814
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In the field of Sequential Decision Making (SDM), two paradigms have historically vied for supremacy: Automated Planning (AP) and Reinforcement Learning (RL). In the spirit of reconciliation, this article reviews AP, RL and hybrid methods (e.g., novel learn to plan techniques) for solving Sequential Decision Processes (SDPs), focusing on their knowledge representation: symbolic, subsymbolic, or a combination. Additionally, it also covers methods for learning the SDP structure. Finally, we compare the advantages and drawbacks of the existing methods and conclude that neurosymbolic AI poses a promising approach for SDM, since it combines AP and RL with a hybrid knowledge representation.
Abstract（参考訳）: SDM(Sequential Decision Making)の分野では、自動計画(AP)と強化学習(RL)という2つのパラダイムが歴史的に優位を保っている。和解の精神において、本論文は、記号、サブシンボリック、または組み合わせという知識表現に焦点をあて、逐次決定プロセス(SDP)を解決するためのAP、RLおよびハイブリッド手法(例えば、新しいプランニング手法)をレビューする。さらに、SDP構造を学習する手法についても触れている。最後に、既存の手法の利点と欠点を比較し、ニューロシンボリックAIはAPとRLをハイブリッドな知識表現と組み合わせることで、SDMに有望なアプローチをもたらすと結論付ける。

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