論文の概要: Learning Dynamic Cognitive Map with Autonomous Navigation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08447v1
- Date: Wed, 13 Nov 2024 08:59:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-14 16:10:40.613230
- Title: Learning Dynamic Cognitive Map with Autonomous Navigation
- Title（参考訳）: 自律ナビゲーションを用いた動的認知マップの学習
- Authors: Daria de Tinguy, Tim Verbelen, Bart Dhoedt,
- Abstract要約: 生物にインスパイアされた原理に根ざした空間をナビゲートし、マッピングするための新しい計算モデルを導入する。
我々のモデルは、予測されたポーズに対する動的に拡大する認知マップをActive Inferenceフレームワークに組み込んでいる。
我々のモデルは、観測と世界次元に関する事前の知識なしにこれを達成し、複雑な環境をナビゲートする際の頑丈さと有効性を裏付ける。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.301959009586861
- License:
- Abstract: Inspired by animal navigation strategies, we introduce a novel computational model to navigate and map a space rooted in biologically inspired principles. Animals exhibit extraordinary navigation prowess, harnessing memory, imagination, and strategic decision-making to traverse complex and aliased environments adeptly. Our model aims to replicate these capabilities by incorporating a dynamically expanding cognitive map over predicted poses within an Active Inference framework, enhancing our agent's generative model plasticity to novelty and environmental changes. Through structure learning and active inference navigation, our model demonstrates efficient exploration and exploitation, dynamically expanding its model capacity in response to anticipated novel un-visited locations and updating the map given new evidence contradicting previous beliefs. Comparative analyses in mini-grid environments with the Clone-Structured Cognitive Graph model (CSCG), which shares similar objectives, highlight our model's ability to rapidly learn environmental structures within a single episode, with minimal navigation overlap. Our model achieves this without prior knowledge of observation and world dimensions, underscoring its robustness and efficacy in navigating intricate environments.
- Abstract（参考訳）: 動物ナビゲーション戦略にインスパイアされた我々は、生物にインスパイアされた原理に根ざした空間をナビゲートし、マッピングするための新しい計算モデルを導入する。
動物は異常な航法能力、記憶力、想像力、戦略的決定力を活用して複雑な環境を順調に横断する。
提案モデルは,予測されたポーズに対して動的に拡大する認知マップをアクティブ推論フレームワークに組み込むことで,エージェントの生成モデル可塑性を新規性や環境変化に拡張することを目的としている。
構造学習と能動推論ナビゲーションを通じて,本モデルは効率的な探索と利用を実証し,予期される新規な未知の場所に対応するモデル容量を動的に拡張し,過去の信念に反する新たな証拠を得られたマップを更新する。
ミニグリッド環境と類似の目的を共有するClone-Structured Cognitive Graph Model (CSCG)の比較分析では,ナビゲーションオーバーラップを最小限に抑えながら,単一エピソード内で環境構造を迅速に学習する能力を強調した。
我々のモデルは、観測と世界次元に関する事前の知識なしにこれを達成し、複雑な環境をナビゲートする際の頑丈さと有効性を裏付ける。
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