論文の概要: Hierarchical Neuro-Symbolic Decision Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.07148v3
• Date: Thu, 29 May 2025 13:21:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-30 15:42:33.40474
• 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ナーとトランスフォーマーベースのポリシーを密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、プランナーは、タスク制約との論理的一貫性を保証する演算子の解釈可能なシーケンスを組み立てる。 低レベルでは、各オペレータは、決定変換器にきめ細かいアクションを生成するように要求するサブゴールトークンとして描画される。
• 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 tightly couples a classical symbolic planner with a transformer-based policy to address long-horizon decision-making under uncertainty. At the high level, the planner assembles an interpretable sequence of operators that guarantees logical coherence with task constraints, while at the low level each operator is rendered as a sub-goal token that conditions a decision transformer to generate fine-grained actions directly from raw observations. This bidirectional interface preserves the combinatorial efficiency and explainability of symbolic reasoning without sacrificing the adaptability of deep sequence models, and it permits a principled analysis that tracks how approximation errors from both planning and execution accumulate across the hierarchy. Empirical studies in stochastic grid-world domains demonstrate that the proposed method consistently surpasses purely symbolic, purely neural and existing hierarchical baselines in both success and efficiency, highlighting its robustness for sequential tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,古典的象徴的プランナーとトランスフォーマーに基づく政策を密結合させて,不確実性の下での長期的意思決定に対処する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、プランナーは、タスク制約との論理的一貫性を保証する演算子の解釈可能なシーケンスを組み立て、低いレベルでは、各演算子は、決定変換器を条件として、生の観測から直接きめ細かなアクションを生成するサブゴールトークンとして描画される。 この双方向インタフェースは、ディープシーケンスモデルの適応性を犠牲にすることなく、記号推論の組合せ効率と説明可能性を保持し、計画と実行の両方からの近似誤差が階層にわたってどのように蓄積されるかを追跡する、原則化された分析を可能にする。 確率的グリッドワールド領域における実証的研究は、提案手法が成功と効率の両方において純粋に記号的、純粋に神経的、既存の階層的ベースラインを一貫して超越していることを示し、シーケンシャルなタスクに対する堅牢性を強調している。

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