論文の概要: Learning Planning Abstractions from Language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03864v1
• Date: Mon, 6 May 2024 21:24:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-08 16:07:44.137223
• Title: Learning Planning Abstractions from Language
• Title（参考訳）: 言語から計画的抽象化を学ぶ
• Authors: Weiyu Liu, Geng Chen, Joy Hsu, Jiayuan Mao, Jiajun Wu,
• Abstract要約: 本稿では,シーケンシャルな意思決定領域における状態と行動の抽象化を学習するためのフレームワークを提案する。 言語からの抽象化(PARL)を計画する我々のフレームワークは、言語アノテーションによる実演を利用して、象徴的で抽象的なアクション空間を自動的に発見する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.855381137615275
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a framework for learning state and action abstractions in sequential decision-making domains. Our framework, planning abstraction from language (PARL), utilizes language-annotated demonstrations to automatically discover a symbolic and abstract action space and induce a latent state abstraction based on it. PARL consists of three stages: 1) recovering object-level and action concepts, 2) learning state abstractions, abstract action feasibility, and transition models, and 3) applying low-level policies for abstract actions. During inference, given the task description, PARL first makes abstract action plans using the latent transition and feasibility functions, then refines the high-level plan using low-level policies. PARL generalizes across scenarios involving novel object instances and environments, unseen concept compositions, and tasks that require longer planning horizons than settings it is trained on.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,シーケンシャルな意思決定領域における状態と行動の抽象化を学習するためのフレームワークを提案する。 言語からの抽象化(PARL)を計画する我々のフレームワークは、言語アノテーションによるデモを利用して、シンボル的で抽象的なアクション空間を自動的に発見し、それに基づいて潜在状態の抽象化を誘導する。 PARLは3つの段階から構成される。 1【対象レベル及び行動概念の回復】 2 状態抽象化、抽象行動実現可能性及び遷移モデルを学ぶこと。 3)抽象行動に低レベル政策を適用する。 タスク記述から推測すると、PARLはまず潜在遷移関数と実現可能性関数を用いて抽象的なアクションプランを作成し、次に低レベルポリシーを用いて高レベルプランを洗練する。 PARLは、新しいオブジェクトインスタンスと環境、目に見えない概念構成、トレーニングされた設定よりも長い計画的地平線を必要とするタスクを含むシナリオを一般化する。

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