Djup förstärkning lärande (DRL) ger kraften i djupa neurala nätverk att bära på den allmänna uppgiften att pröva-och-terror lärande, och dess effektivitet har på ett övertygande sätt visat på uppgifter som Atari videospel och spelet Go. Dagens DRL-system ärver dock ett antal brister från den nuvarande generationen av djupinlärningsmetoder. Till exempel kräver de mycket stora dataset för att fungera effektivt, vilket innebär att de är långsamma att lära sig även när sådana dataset är tillgängliga. Dessutom saknar de förmågan att resonera på en abstrakt nivå, vilket gör det svårt att genomföra kognitiva funktioner på hög nivå som överföringsinlärning, analogt resonemang och hypotesbaserat resonemang. Slutligen är deras verksamhet till stor del ogenomskinlig för människor, vilket gör dem olämpliga för domäner där verifiabilitet är viktigt. I detta dokument föreslår vi en fullständig förstärkning av inlärningsarkitekturen med ett neuralt bakparti och ett symboliskt framparti med potential att övervinna var och en av dessa brister. Som proof-of concept presenterar vi en preliminär implementering av arkitekturen och tillämpa den på flera varianter av ett enkelt videospel. Vi visar att det resulterande systemet, även om det bara är en prototyp, lär sig effektivt och, genom att skaffa sig en uppsättning symboliska regler som är lättförståeliga för människor, dramatiskt överträffar ett konventionellt, helt neuralt DRL-system på en stokastisk variant av spelet.
När det gäller beslutsfattande in, djup symbolisk förstärkning lärande (DSRL) REF föreslår en end-to-end förstärkning lärande arkitektur som omfattar en neural baksida och en symbolisk front, som tar fördelarna med neurala nätverk och symbolisk representation på något sätt.
Towards Deep Symbolic Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}