論文の概要: On Using Admissible Bounds for Learning Forward Search Heuristics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11905v2
• Date: Mon, 2 Oct 2023 20:15:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 07:32:42.500556
• Title: On Using Admissible Bounds for Learning Forward Search Heuristics
• Title（参考訳）: 前方探索ヒューリスティックス学習における許容境界の利用について
• Authors: Carlos N\'u\~nez-Molina, Masataro Asai, Juan Fern\'andez-Olivares, Pablo Mesejo
• Abstract要約: 平均二乗誤差(MSE)を最小化して多時間許容値から学習することは正しいアプローチではない,と我々は主張する。 本稿では,学習対象を学習対象ではなく,学習対象として,学習対象を学習対象とするガウシアンをモデル化することを提案する。 この結果、文献で一般的に用いられているMSEとは異なる損失関数が得られ、学習結果をガウス分布として暗黙的にモデル化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.733158055894704
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, there has been growing interest in utilizing modern machine learning techniques to learn heuristic functions for forward search algorithms. Despite this, there has been little theoretical understanding of \emph{what} they should learn, \emph{how} to train them, and \emph{why} we do so. This lack of understanding has resulted in the adoption of diverse training targets (suboptimal vs optimal costs vs admissible heuristics) and loss functions (e.g., square vs absolute errors) in the literature. In this work, we focus on how to effectively utilize the information provided by admissible heuristics in heuristic learning. We argue that learning from poly-time admissible heuristics by minimizing mean square errors (MSE) is not the correct approach, since its result is merely a noisy, inadmissible copy of an efficiently computable heuristic. Instead, we propose to model the learned heuristic as a truncated gaussian, where admissible heuristics are used not as training targets but as lower bounds of this distribution. This results in a different loss function from the MSE commonly employed in the literature, which implicitly models the learned heuristic as a gaussian distribution. We conduct experiments where both MSE and our novel loss function are applied to learning a heuristic from optimal plan costs. Results show that our proposed method converges faster during training and yields better heuristics, with 40% lower MSE on average.
• Abstract（参考訳）: 近年,前方探索アルゴリズムのヒューリスティック関数を学習するために,現代の機械学習技術を活用することへの関心が高まっている。 それにもかかわらず、彼らが学ぶべき \emph{what} 、訓練すべき \emph{how} 、そしてそれを行う \emph{why} に関する理論的理解はほとんどない。 この理解の欠如は、文学において様々な訓練対象(最適対最適コスト対許容ヒューリスティックス)と損失関数(例えば正方形対絶対誤差)が採用される結果となった。 本研究では,ヒューリスティック学習において,許容ヒューリスティックスが提供する情報を効果的に活用する方法に焦点を当てる。 平均二乗誤差(MSE)の最小化による多時間許容ヒューリスティックスからの学習は,単にノイズの多い,計算可能なヒューリスティックの非許容コピーであるため,正しいアプローチではない,と我々は主張する。 そこで我々は,学習ヒューリスティックを,訓練対象としてではなく,この分布の低域として,許容ヒューリスティックを活用可能なガウス型としてモデル化することを提案する。 この結果、文献で一般的に用いられるMSEとは異なる損失関数となり、学習したヒューリスティックをガウス分布として暗黙的にモデル化する。 最適な計画コストからヒューリスティックを学ぶためにmseと新しい損失関数の両方を適用した実験を行う。 その結果,提案手法はトレーニング中により高速に収束し,平均40%のMSE値が得られた。

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