多房间迷宫环境中层次结构的推断
人工智能
2023-06-26 v1
摘要
认知地图通过表示环境中的空间与概念关系，在促进灵活行为方面发挥关键作用。学习与推断环境底层结构的能力对于有效探索与导航至关重要。本文引入一种层次化主动推断模型，解决从基于像素的观测中推断世界结构的挑战。我们提出一个由认知地图、 allocentric（异我中心）与egocentric（自我中心）世界模型组成的三层层次模型，将好奇心驱动探索与目标导向行为在不同推理层次（从上下文到位置到运动）结合。这使得在房间结构化mini-grid环境中能高效探索与定向搜索。
引用
@article{arxiv.2306.13546,
title = {Inferring Hierarchical Structure in Multi-Room Maze Environments},
author = {Daria de Tinguy and Toon Van de Maele and Tim Verbelen and Bart Dhoedt},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.13546},
year = {2023}
}
备注
ICML 2023 Workshop