Vi presenterar en lösning för att härleda dolt tillstånd från sensorimotorisk upplevelse när miljön tar formen av en POMDP med deterministiska övergångs- och observationsfunktioner. Sådana miljöer kan förefalla godtyckligt komplexa och icke-deterministiska på ytan, men är faktiskt deterministiska med avseende på det oobserverade underliggande tillståndet. Vi visar att det alltid finns en ändlig historiebaserad representation som till fullo fångar det oobserverade världstillståndet, vilket möjliggör en perfekt förutsägelse av handlingseffekter. Denna representation tar formen av en looping förutsägelse suffix träd (PST). Vi härleder en ljud och komplett algoritm för att lära sig en looping PST från ett tillräckligt prov av sensorimotorisk erfarenhet. Vi ger också empiriska illustrationer av fördelarna med detta tillvägagångssätt, och karakteriserar approximationer till den looping PST som görs av befintliga algoritmer såsom Variable Length Markov Models, Utile Suffix Memory och Causal State Splitting Rekonstruktion.
I REF görs förutsägelser om framtida observationer av en FSA genom att bygga ett förutsägelsesuffixträd med slingor.
Looping suffix tree-based inference of partially observable hidden state
{'venue': "ICML '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}