Konventionell visdom anser att modellbaserad planering är ett kraftfullt sätt att sekventiellt fatta beslut. Det är dock ofta mycket utmanande i praktiken, eftersom en modell kan användas för att utvärdera en plan, men den inte föreskriver hur man konstruerar en plan. Här introducerar vi "Imaginationsbaserade Planner", den första modellbaserade, sekventiella beslutsagenten som kan lära sig att konstruera, utvärdera och genomföra planer. Före varje handling kan den utföra ett varierande antal fantasisteg, vilket innebär att föreslå en inbillad handling och utvärdera den med sin modellbaserade fantasi. Alla inbillade handlingar och resultat aggregeras, iterativt, i en "planskontext" som ger förutsättningar för framtida verkliga och inbillade handlingar. Agenten kan till och med bestämma hur man ska föreställa sig: testa ut alternativa inbillade handlingar, kedja sekvenser av handlingar tillsammans, eller bygga ett mer komplext "imagination träd" genom att navigera flexibelt bland de tidigare inbillade stater med hjälp av en inlärd politik. Och vår agent kan lära sig att planera ekonomiskt, gemensamt optimera för externa belöningar och beräkningskostnader i samband med att använda sin fantasi. Vi visar att vår arkitektur kan lära sig att lösa ett utmanande kontinuerligt kontrollproblem, och även lära sig utarbeta planeringsstrategier i en diskret labyrintlösningsuppgift. Vårt arbete öppnar en ny riktning mot att lära sig komponenterna i ett modellbaserat planeringssystem och hur man använder dem.
REF undersöker också lärande-till-plan med hjälp av neurala nätverk.
Learning model-based planning from scratch
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}