目標条件を満たすリレーショナルニューラルネットワークの解決可能な計画問題

Core Concepts

目標条件付きの方策は、現在の状態と目標仕様から次の行動を出力するフィードフォワード回路として一般的に理解されている。しかし、そのような方策を学習できる状況と、その方策の効率性は十分に理解されていない。本論文では、シリアル化された目標回帰検索との関係を活用して、リレーショナルニューラルネットワーク(グラフニューラルネットワークやトランスフォーマーなど)による計画問題の方策の回路複雑性を分析する。

Abstract

本論文では、クラシカルな離散計画問題に対する目標条件付き方策の回路複雑性を分析する。具体的には、多項式サイズの方策回路を構築できる状況と、その回路サイズについて明らかにする。
回帰幅(forward planning文献の「幅」の概念に関連)という問題の難しさの指標と回路複雑性の関係に着目する。回帰幅に応じた方策回路の上限を構成的証明により示し、環境との相互作用からのみ方策勾配法で学習できることを示す。
これにより、多くの問題領域で、オブジェクト数に依存せずに一般化する単純な方策が存在することを示す。また、これらの問題の方策の回路複雑性を予測できる。さらに、ソコバンや一般的なタスクとモーション計画問題が難しい理由についての洞察を得る。

Stats

目標条件付き方策は、現在の状態と目標仕様から次の行動を出力するフィードフォワード回路として一般的に理解されている。
計画問題は、状態空間のサイズに関してPSPACE-hardであるが、ブロック積み上げなどの多くの問題では、任意のサイズの問題インスタンスに一般化できる効率的(おそらく最適ではない)な方策が存在する。

Quotes

"目標条件付きの方策は、現在の世界状態と目標を入力として受け取り、行動を出力するフィードフォワード回路として一般的に理解されている。"
"計画問題は、状態空間のサイズに関してPSPACE-hardであるが、ブロック積み上げなどの多くの問題では、任意のサイズの問題インスタンスに一般化できる効率的(おそらく最適ではない)な方策が存在する。"

Key Insights Distilled From

What Planning Problems Can A Relational Neural Network Solve?

by Jiay... at arxiv.org 05-06-2024

https://arxiv.org/pdf/2312.03682.pdf

Deeper Inquiries

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