論文の概要: Deep Inductive Logic Programming meets Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.16210v1
• Date: Wed, 30 Aug 2023 09:08:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-01 18:59:43.674462
• Title: Deep Inductive Logic Programming meets Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: ディープインダクティブ論理プログラミングは強化学習に適合する
• Authors: Andreas Bueff (University of Edinburgh), Vaishak Belle (University of Edinburgh)
• Abstract要約: 微分可能なニューラルロジック(dNL)ネットワークは、そのニューラルアーキテクチャがシンボリック推論を含むため、関数を学習することができる。 動的連続環境に対処するための強化学習(RRL)分野におけるdNLの適用を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: One approach to explaining the hierarchical levels of understanding within a machine learning model is the symbolic method of inductive logic programming (ILP), which is data efficient and capable of learning first-order logic rules that can entail data behaviour. A differentiable extension to ILP, so-called differentiable Neural Logic (dNL) networks, are able to learn Boolean functions as their neural architecture includes symbolic reasoning. We propose an application of dNL in the field of Relational Reinforcement Learning (RRL) to address dynamic continuous environments. This represents an extension of previous work in applying dNL-based ILP in RRL settings, as our proposed model updates the architecture to enable it to solve problems in continuous RL environments. The goal of this research is to improve upon current ILP methods for use in RRL by incorporating non-linear continuous predicates, allowing RRL agents to reason and make decisions in dynamic and continuous environments.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルにおける階層的な理解のレベルを説明する1つのアプローチは、データ効率が高く、データ振る舞いを包含できる一階述語論理規則を学習できる、帰納的論理プログラミング(ILP)の象徴的手法である。 ILPへの微分可能な拡張、いわゆる微分可能なニューラルロジック(dNL)ネットワークは、そのニューラルアーキテクチャがシンボリック推論を含むため、ブール関数を学習することができる。 動的連続環境に対処するための関係強化学習(RRL)分野におけるdNLの適用を提案する。 このことは,提案モデルがアーキテクチャを更新し,連続RL環境における問題の解決を可能にするため,dNLベースのILPをRRL設定に適用する上でのこれまでの作業の拡張である。 本研究の目的は、非線形連続述語を取り入れ、RRLエージェントが動的かつ連続的な環境において推論および決定を行えるようにすることで、現在のIRP法の改善である。

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