[论文解读] LSTM-Based Goal Recognition in Latent Space
本文提出了一种基于端到端LSTM的目标识别方法，直接从潜在空间中编码的计划轨迹对目标进行分类，无需人工设计PDDL领域或大量领域知识。该方法在已知目标上实现了高准确率和快速推理，在特定场景下优于传统方法，但对未见目标的泛化能力有限。
Approaches to goal recognition have progressively relaxed the requirements about the amount of domain knowledge and available observations, yielding accurate and efficient algorithms capable of recognizing goals. However, to recognize goals in raw data, recent approaches require either human engineered domain knowledge, or samples of behavior that account for almost all actions being observed to infer possible goals. This is clearly too strong a requirement for real-world applications of goal recognition, and we develop an approach that leverages advances in recurrent neural networks to perform goal recognition as a classification task, using encoded plan traces for training. We empirically evaluate our approach against the state-of-the-art in goal recognition with image-based domains, and discuss under which conditions our approach is superior to previous ones.
研究动机与目标
- 通过利用深度学习减少目标识别中对人工工程化领域知识的依赖。
- 实现在不构建显式PDDL领域的情况下，直接从计划轨迹的潜在表示中进行目标识别。
- 评估基于LSTM的方法在基于图像的领域中相对于最先进目标识别技术的性能。
- 分析纯机器学习方法与混合经典-机器学习方法在目标识别中的权衡。
- 研究所提方法在未见目标上的泛化极限及其对噪声或次优计划轨迹的鲁棒性。
提出的方法
- 训练一个LSTM网络，基于在潜在空间中编码的序列化计划轨迹对目标进行分类。
- 潜在表示由变分自编码器（VAE）生成，将原始图像数据压缩为紧凑且解耦的向量。
- LSTM将潜在向量序列作为输入，学习时间依赖性以预测目标意图。
- 模型在来自规划领域的计划轨迹上进行训练，同时使用最优和次优计划以提高鲁棒性。
- 使用top-k规划器生成多样化的计划轨迹，通过多种解决方案路径丰富训练数据。
- 该方法通过直接从数据中学习目标识别，避免了显式PDDL建模，显著降低了对领域工程的依赖。
实验结果
研究问题
- RQ1LSTM网络是否能在无需PDDL领域或大量领域知识的情况下实现具有竞争力的目标识别准确率？
- RQ2基于LSTM的方法与基于地标启发式或基于规划的推理等经典目标识别方法相比，性能如何？
- RQ3当面对训练分布之外的目标时，LSTM模型的泛化能力如何？
- RQ4包含次优或噪声计划轨迹如何影响模型的预测准确率和鲁棒性？
- RQ5在低数据场景下，对潜在转移进行预训练是否能提升LSTM的泛化能力和性能？
主要发现
- 在基于图像的领域中，基于LSTM的方法在已知目标上的准确率与最先进经典方法相当或更高。
- 模型具有快速的预测时间，且无假阳性预测，因为其对每个输入序列仅预测单一目标。
- 该方法消除了对手动编码PDDL领域的依赖，显著减少了领域工程工作量。
- 对未见目标的泛化能力仍然有限，尤其是在训练数据量小或稀疏时。
- 性能高度依赖于训练数据的质量和多样性，特别是当包含次优或噪声计划轨迹时。
- 在潜在转移上进行预训练，并使用top-k规划器生成多样化训练序列，可提升模型的鲁棒性和准确率。
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