論文の概要: What type of inference is planning?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17863v3
• Date: Fri, 01 Nov 2024 23:12:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 21:26:40.949917
• Title: What type of inference is planning?
• Title（参考訳）: どのような推論が計画されているのか?
• Authors: Miguel Lázaro-Gredilla, Li Yang Ku, Kevin P. Murphy, Dileep George,
• Abstract要約: すべての一般的な推論は、変分問題におけるエントロピー項の異なる重み付けに対応し、計画はちょうど異なる重みの集合に対応することを示す。 指数関数的に大きな状態空間によって引き起こされる誘引性を伴わずに、分解状態マルコフ決定過程において近似的な計画を実行することができるループ的信念伝播の類推を開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.65153939570213
• License:
• Abstract: Multiple types of inference are available for probabilistic graphical models, e.g., marginal, maximum-a-posteriori, and even marginal maximum-a-posteriori. Which one do researchers mean when they talk about ``planning as inference''? There is no consistency in the literature, different types are used, and their ability to do planning is further entangled with specific approximations or additional constraints. In this work we use the variational framework to show that, just like all commonly used types of inference correspond to different weightings of the entropy terms in the variational problem, planning corresponds exactly to a different set of weights. This means that all the tricks of variational inference are readily applicable to planning. We develop an analogue of loopy belief propagation that allows us to perform approximate planning in factored-state Markov decisions processes without incurring intractability due to the exponentially large state space. The variational perspective shows that the previous types of inference for planning are only adequate in environments with low stochasticity, and allows us to characterize each type by its own merits, disentangling the type of inference from the additional approximations that its practical use requires. We validate these results empirically on synthetic MDPs and tasks posed in the International Planning Competition.
• Abstract（参考訳）: 複数のタイプの推論が確率的グラフィカルモデル(例えば、縁的、最大的、最大的、最大的、最大的、最小的といった)で利用可能である。 推論として計画する'と言うとき、研究者は何を意味するのだろうか? 文献には一貫性がなく、異なる型が使用され、計画を行う能力は特定の近似や追加の制約にさらに絡まっています。 この研究において、変分フレームワークを用いて、すべての一般的な推論の型が変分問題におけるエントロピー項の異なる重み付けに対応するのと同じように、計画がちょうど異なる重みの集合に対応することを示す。 これは、変分推論のすべてのトリックが計画に容易に適用できることを意味する。 我々は,指数関数的に大きい状態空間によって引き起こされる引き起こしを伴わずに,因子状態マルコフ決定過程において近似的な計画を実行することができるループ的信念伝播の類似体を開発する。 変動的な視点から,従来の計画の推論は,確率性の低い環境においてのみ適切であることが示され,各型をそれぞれのメリットによって特徴付けることができ,その実用性が要求される追加の近似から推論の型を遠ざけることができる。 本研究は,国際計画コンペティションにおける総合MDPと課題を実証的に検証する。

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