SymDQN: Symbolic Knowledge and Reasoning in Neural Network-based Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2504.02654v1 📥 PDF

作者: Ivo Amador, Nina Gierasimczuk

分类: cs.AI, cs.LO, cs.NE

发布日期: 2025-04-03

备注: 8 pages, 8 figures

💡 一句话要点

SymDQN：融合符号知识与推理的深度强化学习框架

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 神经符号学习 强化学习 逻辑张量网络 知识表示 符号推理

📋 核心要点

  1. 传统强化学习难以有效利用先验知识和进行复杂推理，导致学习效率低下。
  2. SymDQN通过LTN模块将符号知识融入DuelDQN，引导动作策略学习，实现环境推理。
  3. 实验表明，SymDQN在形状识别和奖励预测任务中显著提升了学习性能和智能体精度。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的学习架构SymDQN，它允许在基于深度神经网络的强化学习中进行符号控制和指导。SymDQN是一种新颖的模块化方法，它利用Logic Tensor Networks (LTNs)的神经符号框架来增强现有的Dueling Deep Q-Networks (DuelDQN)架构。这些模块指导动作策略学习，并使强化学习智能体能够展示与环境推理一致的行为。通过在一个5x5网格环境中进行的消融实验来评估模块性能，智能体在环境中遇到各种形状，每个形状都与给定的奖励相关联。底层的DuelDQN试图学习智能体在该环境中的最佳行为，而模块则促进形状识别和奖励预测。实验结果表明，该架构在性能和智能体的精确度方面都显著提高了学习效果。SymDQN的模块化设计有助于反思在强化学习中结合神经方法和符号方法的复杂性。

🔬 方法详解

问题定义：现有强化学习方法在处理需要符号推理和知识引导的任务时存在局限性。例如，在复杂环境中，智能体难以有效地利用先验知识进行决策，导致学习效率低下，泛化能力不足。传统的深度强化学习方法通常依赖于大量数据进行端到端学习，缺乏可解释性和鲁棒性。

核心思路：SymDQN的核心思路是将符号知识和推理能力融入到深度强化学习框架中。通过引入基于Logic Tensor Networks (LTNs)的模块，将先验知识表示为逻辑规则，并利用LTNs进行推理，从而指导智能体的动作选择。这种神经符号结合的方法旨在提高学习效率、泛化能力和可解释性。

技术框架：SymDQN基于Dueling Deep Q-Networks (DuelDQN)架构，并添加了LTN模块。整体框架包括：1) 环境交互模块：智能体与环境交互，获取状态信息；2) DuelDQN模块：负责学习状态-动作价值函数；3) LTN模块：负责将符号知识编码为逻辑规则，并进行推理，生成指导信号；4) 动作选择模块：结合DuelDQN的价值估计和LTN的指导信号，选择最优动作。

关键创新：SymDQN的关键创新在于将LTN模块与DuelDQN架构相结合，实现了符号知识和神经推理的融合。LTN模块能够将先验知识表示为可微分的逻辑规则，并利用张量运算进行推理，从而为智能体的决策提供指导。这种方法不同于传统的端到端深度强化学习，它允许智能体利用符号知识进行推理，从而提高学习效率和泛化能力。

关键设计：LTN模块的关键设计包括：1) 谓词和函数定义：定义用于描述环境状态和动作的谓词和函数；2) 逻辑规则构建：将先验知识表示为逻辑规则，例如“如果形状是三角形，则奖励高”；3) 真值语义化：使用张量运算将逻辑规则转化为可微分的损失函数；4) 损失函数优化：通过梯度下降优化LTN模块的参数，使其能够准确地进行推理。此外，还需设计合适的融合机制，将LTN模块的指导信号与DuelDQN的价值估计相结合，以实现最优的动作选择。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SymDQN在5x5网格环境中的形状识别和奖励预测任务中显著提高了学习性能。与基线DuelDQN相比，SymDQN在更少的训练步数内达到了更高的平均奖励，并且能够更准确地识别不同的形状。消融实验表明，LTN模块对性能提升起到了关键作用，验证了符号知识和推理在强化学习中的有效性。

🎯 应用场景

SymDQN具有广泛的应用前景，例如在机器人导航、游戏AI、智能交通等领域。它可以应用于需要利用先验知识和进行复杂推理的任务中，例如，在机器人导航中，可以利用地图信息和交通规则来指导机器人的路径规划。在游戏AI中，可以利用游戏规则和对手的行为模式来制定更有效的策略。该研究有助于开发更智能、更可靠的AI系统。

📄 摘要（原文）

We propose a learning architecture that allows symbolic control and guidance in reinforcement learning with deep neural networks. We introduce SymDQN, a novel modular approach that augments the existing Dueling Deep Q-Networks (DuelDQN) architecture with modules based on the neuro-symbolic framework of Logic Tensor Networks (LTNs). The modules guide action policy learning and allow reinforcement learning agents to display behaviour consistent with reasoning about the environment. Our experiment is an ablation study performed on the modules. It is conducted in a reinforcement learning environment of a 5x5 grid navigated by an agent that encounters various shapes, each associated with a given reward. The underlying DuelDQN attempts to learn the optimal behaviour of the agent in this environment, while the modules facilitate shape recognition and reward prediction. We show that our architecture significantly improves learning, both in terms of performance and the precision of the agent. The modularity of SymDQN allows reflecting on the intricacies and complexities of combining neural and symbolic approaches in reinforcement learning.