Answer-Set-Programming-based Abstractions for Reinforcement Learning

En 3 lignesNouvelle approche combinant Answer-Set Programming (ASP) et Reinforcement Learning pour créer des abstractions logiques d'espaces d'états. Les auteurs réimplémentent le framework CARCASS (originellement en Prolog) avec ASP, un langage déclaratif, et l'évaluent sur Blocks World et Minigrid. ASP offre une modélisation plus riche pour les représentations logiques de processus de décision markoviens.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain