이 논문은 로봇에게 장기간의 다단계 작업을 가르치기 위해 신경-기호 모방 학습 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크는 작업 시연을 사용하여 하위 수준의 상태-행동 공간을 추상화하는 기호적 표현을 학습합니다. 이 표현은 작업을 더 쉬운 하위 작업으로 분해하고 추상 계획을 생성하기 위해 기호적 계획을 활용할 수 있도록 합니다. 그런 다음, 이 작업 분해를 사용하여 추상 계획을 실행 가능한 로봇 명령으로 구체화할 수 있는 일련의 신경 기술을 학습합니다.
