Djupt förstärkande lärande (DRL) har vunnit stor framgång genom att lära sig direkt från högdimensionella sensoriska ingångar, men är ökänd för bristen på tolkningsbarhet. Tolkningsförmågan hos deluppgifterna är avgörande i hierarkiskt beslutsfattande eftersom det ökar insynen i DRL-metoden i svartboxstil och hjälper RR-utövarna att bättre förstå systemets beteende på hög nivå. I detta dokument introducerar vi symbolisk planering i DRL och föreslår en ram av Symbolic Deep Förstärkning Learning (SPRL) som kan hantera både högdimensionella sensoriska ingångar och symbolisk planering. Det är möjligt att tolka uppgiftsnivån genom att koppla symboliska åtgärder till alternativ.Detta ramverk innehåller en planner -controller -meta-controller arkitektur, som tar hand om subtask schemaläggning, datadriven subtask lärande, och subtask utvärdering, respektive. De tre komponenterna korsbefrukta varandra och så småningom konvergera till en optimal symbolisk plan tillsammans med de inlärda subtasks, föra samman fördelarna med långsiktig planering förmåga med symbolisk kunskap och end-to-end förstärkning lärande direkt från en högdimensionell sensorisk ingång. Experimentella resultat bekräftar att deluppgifter kan tolkas tillsammans med förbättrad dataeffektivitet jämfört med de senaste metoderna.
För att kombinera symbolisk kunskap och djupt förstärkande lärande har vi nämnt arbete som kombinerar symbolisk planering med djup Q-learning REF.
SDRL: Interpretable and Data-efficient Deep Reinforcement Learning Leveraging Symbolic Planning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}