BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-11-27T00:00:00Z Achieving Long-Horizon Planning through Neuro-Symbolic Abductive Imitation Learning 💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本研究提出了一种新颖的归纳模仿学习框架（ABIL），旨在解决现有模仿学习在开放环境中处理长时间任务的不足。ABIL结合数据驱动学习与符号推理，展现出在长时间任务中的数据效率和泛化能力，为符号规划提供了新思路。 🏷️ 标签 归纳模仿学习 数据驱动学习 符号推理 符号规划 长时间任务 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
