論文の概要: Hierarchical Neuro-Symbolic Decision Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.07148v2
• Date: Wed, 12 Mar 2025 15:02:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-13 14:28:49.955007
• Title: Hierarchical Neuro-Symbolic Decision Transformer
• Title（参考訳）: 階層型ニューロシンボリック決定変換器
• Authors: Ali Baheri, Cecilia O. Alm,
• Abstract要約: 本稿では,古典的シンボリックプランニングとトランスフォーマーに基づくポリシーを結合した階層型ニューロシンボリックコントロールフレームワークを提案する。 高いレベルでは、記号プランナーは論理的命題に基づいて解釈可能な作用素列を構成する。 低レベルでは、各シンボル演算子は、決定変換器に詳細なアクション列を生成するように要求するサブゴールトークンに変換される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.4149117677272525
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a hierarchical neuro-symbolic control framework that couples classical symbolic planning with transformer-based policies to address complex, long-horizon decision-making tasks. At the high level, a symbolic planner constructs an interpretable sequence of operators based on logical propositions, ensuring systematic adherence to global constraints and goals. At the low level, each symbolic operator is translated into a sub-goal token that conditions a decision transformer to generate a fine-grained sequence of actions in uncertain, high-dimensional environments. We provide theoretical analysis showing how approximation errors from both the symbolic planner and the neural execution layer accumulate. Empirical evaluations in grid-worlds with multiple keys, locked doors, and item-collection tasks show that our hierarchical approach outperforms purely end-to-end neural approach in success rates and policy efficiency.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,古典的象徴的計画とトランスフォーマーに基づく政策を結合した階層型ニューロシンボリック・コントロール・フレームワークを提案する。 高いレベルでは、記号プランナーは論理的命題に基づいて解釈可能な作用素列を構築し、グローバルな制約や目標への体系的な順守を保証する。 低レベルでは、各シンボル演算子は、決定変換器に不確実で高次元の環境において、きめ細かいアクション列を生成するように要求するサブゴールトークンに変換される。 我々は,記号プランナとニューラル実行層の両方からの近似誤差がどのように蓄積されているかを示す理論的解析を行う。 複数のキー、ロックされたドア、アイテム収集タスクを持つグリッドワールドにおける実証的な評価は、我々の階層的アプローチが成功率と政策効率において純粋にエンドツーエンドのニューラルアプローチより優れていることを示している。

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