Nuvarande domänoberoende, klassiska planerare kräver symboliska modeller av problemdomänen och instansen som indata, vilket resulterar i en kunskapsinhämtning flaskhals. Samtidigt, även om det senaste arbetet med djupinlärning har uppnått imponerande resultat på många områden, är kunskapen kodad i en subsymbolisk representation som inte kan användas direkt av symboliska system som planerare. Vi föreslår LatPlan, en integrerad arkitektur som kombinerar djupt lärande och en klassisk planerare. Med tanke på en uppsättning omärkta träningsbildpar som visar tillåtna åtgärder i problemdomänen, och ett par bilder som representerar start- och måltillstånd, använder LatPlan en Varial Autoencoder för att generera en diskret latent vektor från bilderna, baserat på vilken en PDDL-modell kan konstrueras och sedan lösas av en off-the-shelf planerare. Vi utvärderar LatPlan med bildbaserade versioner av 3 planeringsdomäner: 8-pussel, LightsOut och Towers of Hanoi. 0-abstrakt.tex 1
REF utvecklar en planeringsarkitektur som kan planera med endast ett par bilder (som representerar de ursprungliga tillstånden respektive måltillstånden) från domänen genom att omvandla bilderna till en latent rymdrepresentation.
Classical Planning in Deep Latent Space: Bridging the Subsymbolic-Symbolic Boundary
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}