論文の概要: Habits of Mind: Reusing Action Sequences for Efficient Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05298v1
• Date: Thu, 8 Jun 2023 15:42:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-09 13:35:34.527655
• Title: Habits of Mind: Reusing Action Sequences for Efficient Planning
• Title（参考訳）: 心の習慣:効率的な計画のための行動系列の再利用
• Authors: No\'emi \'Eltet\H{o} and Peter Dayan
• Abstract要約: 我々は、より高速かつ正確に計画を行うために、エクササイズされたアクションシーケンスが使用できる可能性についても検討する。 我々は、異なるスケールで統計的に信頼性の高い構造を発見し、活用する柔軟なベイズ作用チャンキング機構を用いる。 これにより、モンテカルロの木探索プランナに組み込むことのできる、より短く、より長いルーチンが生まれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.315501760755609
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: When we exercise sequences of actions, their execution becomes more fluent and precise. Here, we consider the possibility that exercised action sequences can also be used to make planning faster and more accurate by focusing expansion of the search tree on paths that have been frequently used in the past, and by reducing deep planning problems to shallow ones via multi-step jumps in the tree. To capture such sequences, we use a flexible Bayesian action chunking mechanism which finds and exploits statistically reliable structure at different scales. This gives rise to shorter or longer routines that can be embedded into a Monte-Carlo tree search planner. We show the benefits of this scheme using a physical construction task patterned after tangrams.
• Abstract（参考訳）: アクションのシーケンスを実行すると、それらの実行はより流動的で正確になります。 そこで本研究では,これまで頻繁に用いられてきた経路に探索木の拡張を集中させることにより,より高速かつ正確な計画を立てることが可能であり,また,多段ジャンプによる浅瀬への深い計画問題を低減できる可能性を検討する。 このようなシーケンスをキャプチャするために、異なるスケールで統計的に信頼できる構造を発見し、活用する柔軟なベイズ作用チャンキング機構を用いる。 これにより、モンテカルロの木探索プランナに組み込むことのできる、より短く、より長いルーチンが生まれる。 本手法の利点は,タングラムの後にパターン化された物理構成タスクを用いて示す。

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