Autonoma agenter måste ofta upptäcka överkomlighet: den uppsättning beteenden som möjliggörs av en situation. Överflödsdetektion är särskilt användbart i domäner med stora aktionsutrymmen, så att agenten kan beskära sitt sökutrymme genom att undvika meningslösa beteenden. I den här artikeln presenteras en metod för extrahering av råd genom ordinslag som tränas på en Wikipedia corpus. De resulterande ordvektorerna behandlas som en gemensam kunskapsdatabas som kan frågas ut med linjär algebra. Vi använder denna metod för att förstärka inlärningsagenten i en textbaserad miljö och visar att rådsbaserat åtgärdsval förbättrar prestandan för det mesta. Vår metod ökar den beräkningsmässiga komplexiteten i varje inlärningssteg men minskar avsevärt det totala antalet steg som behövs. Dessutom börjar agentens val av åtgärder likna dem som en människa skulle välja.
REF studerade råd, den uppsättning beteenden som möjliggörs av en situation, och presenterade en metod för råd utdrag via inre produkter av förtränade ord inbäddningar.
What can you do with a rock? Affordance extraction via word embeddings
{'venue': 'Proceedings of the Twenty-Sixth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), Pages 1039-1045, 2017', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}