深層強化学習による一般化計画【JST・京大機械翻訳】

Rivlin Or; Hazan Tamir; Karpas Erez

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201376047865 整理番号：22P0143388

深層強化学習による一般化計画【JST・京大機械翻訳】

Generalized Planning With Deep Reinforcement Learning

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発行年： 2020年05月05日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年05月05日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

知能の特徴は,例から一般原理を推論する能力であり,観測された範囲を越えて正しい。一般化計画は,計画問題のクラスに対するそのような原理の発見を扱うので,ドメインの小さなインスタンスを用いて発見される原理を用いて,同じドメインの大きなインスタンスを解決できる。本研究では,そのような一般化ポリシーを学習するために,深層強化学習とグラフニューラルネットワークの使用を研究し,それらが訓練されたものよりも大きさの大きさが大きいインスタンスに一般化できることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, 【Automatic Indexing@JST】

人工知能

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