BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-03-27T00:00:00Z

Neuro-Symbolic Imitation Learning: Discovering Symbolic Abstractions for Skill Learning

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内容提要

本研究提出了一种神经-符号模仿学习框架，旨在解决现有模仿学习在长时间和多步骤任务中的不足。该框架通过示范学习符号表示，将任务分解为子任务并生成抽象计划，从而提高数据效率和泛化能力。实验结果表明，该方法在模拟机器人环境中显著优于基线，且具有更好的可解释性。

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标签

任务分解 可解释性 数据效率 模仿学习 神经-符号