論文の概要: Discrete World Models via Regularization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.01748v1
• Date: Mon, 02 Mar 2026 11:17:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-03 19:50:56.835939
• Title: Discrete World Models via Regularization
• Title（参考訳）: 正規化による離散世界モデル
• Authors: Davide Bizzaro, Luciano Serafini,
• Abstract要約: 正規化による離散世界モデル(DWMR)は、教師なし世界モデル学習のための再構成不要でコントラストのない手法である。 また,効率的な最適化を実現するために,ロバストネスとロールアウトを改善した新しいトレーニング手法を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.9901156966011975
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: World models aim to capture the states and dynamics of an environment in a compact latent space. Moreover, using Boolean state representations is particularly useful for search heuristics and symbolic reasoning and planning. Existing approaches keep latents informative via decoder-based reconstruction, or instead via contrastive or reward signals. In this work, we introduce Discrete World Models via Regularization (DWMR): a reconstruction-free and contrastive-free method for unsupervised Boolean world-model learning. In particular, we introduce a novel world-modeling loss that couples latent prediction with specialized regularizers. Such regularizers maximize the entropy and independence of the representation bits through variance, correlation, and coskewness penalties, while simultaneously enforcing a locality prior for sparse action changes. To enable effective optimization, we also introduce a novel training scheme improving robustness to discrete roll-outs. Experiments on two benchmarks with underlying combinatorial structure show that DWMR learns more accurate representations and transitions than reconstruction-based alternatives. Finally, DWMR can also be paired with an auxiliary reconstruction decoder, and this combination yields additional gains.
• Abstract（参考訳）: 世界モデルは、コンパクトな潜在空間における環境の状態と力学を捉えることを目的としている。 さらに、ブール状態表現を用いることは、探索ヒューリスティックスやシンボリック推論、計画に特に有用である。 既存のアプローチでは、潜伏者はデコーダベースの再構築や、コントラスト信号や報酬信号によって情報を伝達する。 本研究では,正規化による離散世界モデル (DWMR) について紹介する。 特に,特定正規化器と潜伏予測を結合する新たな世界モデリング損失を導入する。 このような正規化器は、分散、相関、コキューネスのペナルティを通じて表現ビットのエントロピーと独立性を最大化し、同時にスパースアクションの変化に先立って局所性を強制する。 また、効率的な最適化を実現するために、離散ロールアウトに対する堅牢性を向上させる新しいトレーニング手法を導入する。 基礎となる組合せ構造を持つ2つのベンチマークの実験では、DWMRは再構成に基づく代替よりも正確な表現と遷移を学習している。 最後に、DWMRを補助的な再構成復号器と組み合わせることもでき、この組み合わせによりさらなる利得が得られる。

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