論文の概要: Neurosymbolic Reinforcement Learning and Planning: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.01038v1
- Date: Sat, 2 Sep 2023 23:41:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-06 23:36:59.838203
- Title: Neurosymbolic Reinforcement Learning and Planning: A Survey
- Title（参考訳）: ニューロシンボリック強化学習と計画--調査
- Authors: K. Acharya, W. Raza, C. M. J. M. Dourado Jr, A. Velasquez, H. Song
- Abstract要約: 本研究の目的は、文献調査を行うことで、ニューロシンボリックRLの出現する分野に貢献することである。
本評価は神経シンボルRLを構成する3つの成分であるニューロ,シンボリック,およびRLに焦点を当てる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The area of Neurosymbolic Artificial Intelligence (Neurosymbolic AI) is
rapidly developing and has become a popular research topic, encompassing
sub-fields such as Neurosymbolic Deep Learning (Neurosymbolic DL) and
Neurosymbolic Reinforcement Learning (Neurosymbolic RL). Compared to
traditional learning methods, Neurosymbolic AI offers significant advantages by
simplifying complexity and providing transparency and explainability.
Reinforcement Learning(RL), a long-standing Artificial Intelligence(AI) concept
that mimics human behavior using rewards and punishment, is a fundamental
component of Neurosymbolic RL, a recent integration of the two fields that has
yielded promising results. The aim of this paper is to contribute to the
emerging field of Neurosymbolic RL by conducting a literature survey. Our
evaluation focuses on the three components that constitute Neurosymbolic RL:
neural, symbolic, and RL. We categorize works based on the role played by the
neural and symbolic parts in RL, into three taxonomies:Learning for Reasoning,
Reasoning for Learning and Learning-Reasoning. These categories are further
divided into sub-categories based on their applications. Furthermore, we
analyze the RL components of each research work, including the state space,
action space, policy module, and RL algorithm. Additionally, we identify
research opportunities and challenges in various applications within this
dynamic field.
- Abstract（参考訳）: ニューロシンボリック人工知能(Neurosymbolic AI)の領域は急速に発展しており、ニューロシンボリックディープラーニング(Neurosymbolic Deep Learning、ニューロシンボリックDL)やニューロシンボリック強化学習(Neurosymbolic Reinforcement Learning、Neurosymbolic RL)などのサブフィールドを含む、人気のある研究トピックとなっている。
従来の学習方法と比較して、ニューロシンボリックaiは複雑さを単純化し、透明性と説明可能性を提供するという大きな利点を提供する。
Reinforcement Learning(RL)は、報酬と罰を用いて人間の行動を模倣する長年の人工知能(AI)の概念であり、ニューロシンボリックRLの基礎的な構成要素である。
本研究の目的は,文献調査を行うことで,ニューロシンボリックRLの出現する分野に貢献することである。
本評価は神経シンボルRLを構成する3つの成分であるニューロ,シンボリック,およびRLに焦点を当てる。
研究は,RLの神経的・記号的役割に基づいて,推論の学習,学習の推論,学習-推論の3つの分類群に分類した。
これらのカテゴリは、その応用に基づいてサブカテゴリに分類される。
さらに, 状態空間, 動作空間, ポリシーモジュール, rlアルゴリズムを含む各研究作業のrl成分を分析した。
さらに、この動的分野における様々な応用における研究の機会と課題を特定する。
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