論文の概要: DMWM: Dual-Mind World Model with Long-Term Imagination

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07591v1
• Date: Tue, 11 Feb 2025 14:40:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:09:13.282188
• Title: DMWM: Dual-Mind World Model with Long-Term Imagination
• Title（参考訳）: DMWM:長期イマジネーションによる2次元世界モデル
• Authors: Lingyi Wang, Rashed Shelim, Walid Saad, Naren Ramakrishnan,
• Abstract要約: 本稿では、論理的推論を統合し、論理的一貫性で想像力を発揮できる新しいデュアルミンド世界モデル(DMWM)を提案する。 提案するフレームワークは,DMControlスイートからの長期計画を必要とするベンチマークタスクに基づいて評価される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.98633183204453
• License:
• Abstract: Imagination in world models is crucial for enabling agents to learn long-horizon policy in a sample-efficient manner. Existing recurrent state-space model (RSSM)-based world models depend on single-step statistical inference to capture the environment dynamics, and, hence, they are unable to perform long-term imagination tasks due to the accumulation of prediction errors. Inspired by the dual-process theory of human cognition, we propose a novel dual-mind world model (DMWM) framework that integrates logical reasoning to enable imagination with logical consistency. DMWM is composed of two components: an RSSM-based System 1 (RSSM-S1) component that handles state transitions in an intuitive manner and a logic-integrated neural network-based System 2 (LINN-S2) component that guides the imagination process through hierarchical deep logical reasoning. The inter-system feedback mechanism is designed to ensure that the imagination process follows the logical rules of the real environment. The proposed framework is evaluated on benchmark tasks that require long-term planning from the DMControl suite. Extensive experimental results demonstrate that the proposed framework yields significant improvements in terms of logical coherence, trial efficiency, data efficiency and long-term imagination over the state-of-the-art world models.
• Abstract（参考訳）: 世界モデルにおけるイマジネーションは、エージェントがサンプル効率のよいロングホライズンポリシーを学習できるようにするために不可欠である。 既存の状態空間モデル(RSSM)に基づく世界モデルは、環境力学を捉えるために単一ステップの統計的推測に依存しているため、予測誤差の蓄積による長期的な想像上のタスクは実行できない。 人間の認知の二重プロセス理論に触発されて、論理的推論を統合し、論理的一貫性で想像力を実現する新しいデュアルミンド世界モデル(DMWM)を提案する。 DMWMは、直感的に状態遷移を処理するRSSMベースのシステム1(RSSM-S1)コンポーネントと、階層的な深い論理的推論を通じて想像プロセスを導くロジック統合ニューラルネットワークベースのシステム2(LINN-S2)コンポーネントの2つのコンポーネントで構成されている。 システム間フィードバック機構は、実環境の論理的ルールに従ってイマジネーションプロセスが実行されるように設計されている。 提案するフレームワークは,DMControlスイートからの長期計画を必要とするベンチマークタスクに基づいて評価される。 大規模な実験結果から,提案手法は最先端の世界モデルに対する論理コヒーレンス,試行効率,データ効率,長期的想像力の面で大きな改善をもたらすことが示された。

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