符号、亚符号与混合方法在序贯决策中的综述
人工智能
2024-07-08 v2
摘要
在序贯决策(SDM)领域,自动化规划(AP)与强化学习(RL)两种范式历来争夺主导地位。本着调和的精神,本文综述了用于求解序贯决策过程(SDPs)的AP、RL与混合方法(如新颖的学会规划技术),重点关注其知识表示:符号式、亚符号式或二者结合。此外,本文也涵盖了学习SDP结构的方法。最后,我们比较了现有方法的优劣,并得出结论:神经符号AI因将AP与RL以混合知识表示相结合,为SDM提供了一种有前景的途径。
引用
@article{arxiv.2304.10590,
title = {A Review of Symbolic, Subsymbolic and Hybrid Methods for Sequential Decision Making},
author = {Carlos Núñez-Molina and Pablo Mesejo and Juan Fernández-Olivares},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.10590},
year = {2024}
}
备注
35 pages, 16 figures