論文の概要: Learning Spatial and Temporal Hierarchies: Hierarchical Active Inference
for navigation in Multi-Room Maze Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09864v1
- Date: Mon, 18 Sep 2023 15:24:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2023-09-19 12:41:24.529372
- Title: Learning Spatial and Temporal Hierarchies: Hierarchical Active Inference
for navigation in Multi-Room Maze Environments
- Title（参考訳）: 空間的階層と時間的階層の学習:マルチルーム迷路環境におけるナビゲーションのための階層的アクティブ推論
- Authors: Daria de Tinguy, Toon Van de Maele, Tim Verbelen, Bart Dhoedt
- Abstract要約: 本稿では,画素ベースの観測から世界の構造を推定する課題に対処する階層的アクティブ推論モデルを提案する。
本稿では,好奇心を駆使した探索と目標志向の行動を組み合わせた認知マップ,アロセントリック,エゴセントリックな世界モデルからなる3層階層モデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.301959009586861
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Cognitive maps play a crucial role in facilitating flexible behaviour by
representing spatial and conceptual relationships within an environment. The
ability to learn and infer the underlying structure of the environment is
crucial for effective exploration and navigation. This paper introduces a
hierarchical active inference model addressing the challenge of inferring
structure in the world from pixel-based observations. We propose a three-layer
hierarchical model consisting of a cognitive map, an allocentric, and an
egocentric world model, combining curiosity-driven exploration with
goal-oriented behaviour at the different levels of reasoning from context to
place to motion. This allows for efficient exploration and goal-directed search
in room-structured mini-grid environments.
- Abstract（参考訳）: 認知地図は、環境内の空間的および概念的関係を表現することによって柔軟な行動を促進する上で重要な役割を果たす。
環境の基盤構造を学習し、推測する能力は、効率的な探索と航海に不可欠である。
本稿では,画素に基づく観測から世界の構造を推測する課題に対処する階層的アクティブ推論モデルを提案する。
本稿では,認知マップ,アロセンティブ,エゴセントリックな世界モデルからなる3層階層型階層モデルを提案する。
これにより、部屋構成のミニグリッド環境における効率的な探索と目標指向探索が可能になる。
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