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relational reinforcement learning
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深层归纳逻辑编程与强化学习相遇
我们提出了一种将可区分的神经逻辑网络应用于关系强化学习领域，以解决动态连续环境中的问题。该模型更新了架构，使其能够在连续强化学习环境中解决问题，并通过引入非线性连续谓词来改进当前的归纳逻辑编程方法，允许关系强化学习代理在动态和连续的环境中进
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10 months ago
深度可解释关系强化学习：神经符号方法
提出了一种新的框架 Deep Explainable Relational Reinforcement Learning (DERRL)，它结合了神经网络和符号世界的优势来提取可解释的策略。通过在倒计时游戏、积木世界、网格世界和交通等不同环
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a year ago
从奖励中学习关系规则
本文通过关系强化学习来理解认知系统如何选择在特定任务中有用的特征关系以及如何利用这些表达来有效地与环境交互。我们使用建立在 RRL 中开发的函数逼近器的简单模型来展示我们的方法的潜力，并在需要考虑日益增多的潜在关系的三个 Atari 游戏中
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2 years ago
通过可微归纳逻辑程序设计将关系背景知识纳入强化学习
本文提出了一种基于可微分归纳逻辑编程的深度关系强化学习算法，可以从图像中有效地学习关系信息并将环境的状态呈现为一阶逻辑谓词，同时可以将专家背景知识并入学习问题中，展示了该框架在 BoxWorld、GridWorld 以及 Sort-of-C
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4 years ago
PDDLGym：来自 PDDL 问题的 Gym 环境
PDDLGym 是一个从 PDDL 域和问题中自动构建 OpenAI Gym 环境的框架，它是一个特别适合于关系强化学习和关系序列决策研究的框架，也可用作快速构建众多、多样化基准测试的通用框架。
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4 years ago
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