論文の概要: Unsupervisedly Learned Representations: Should the Quest be Over?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.07495v4
• Date: Thu, 26 Sep 2024 11:42:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-09 15:57:56.179030
• Title: Unsupervisedly Learned Representations: Should the Quest be Over?
• Title（参考訳）: 教師なしの学習表現:クエストは終わりか?
• Authors: Daniel N. Nissani,
• Abstract要約: 強化学習が動物と同じ精度の表現を学習できることを実証する。 これらの観察の要旨は、シミュレーション環境で訓練される可能性のある教師なし学習の競争パラダイムのさらなる探索が無駄になる可能性があるということである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: After four decades of research there still exists a Classification accuracy gap of about 20% between our best Unsupervisedly Learned Representations methods and the accuracy rates achieved by intelligent animals. It thus may well be that we are looking in the wrong direction. A possible solution to this puzzle is presented. We demonstrate that Reinforcement Learning can learn representations which achieve the same accuracy as that of animals. Our main modest contribution lies in the observations that: a. when applied to a real world environment Reinforcement Learning does not require labels, and thus may be legitimately considered as Unsupervised Learning, and b. in contrast, when Reinforcement Learning is applied in a simulated environment it does inherently require labels and should thus be generally be considered as Supervised Learning. The corollary of these observations is that further search for Unsupervised Learning competitive paradigms which may be trained in simulated environments may be futile.
• Abstract（参考訳）: 研究から40年経っても、最良の教師なし学習表現法と知的動物が達成した精度率との間には、およそ20%の分類精度のギャップが残っている。 したがって、間違った方向を向いているのかもしれない。 このパズルの解法が提示される。 強化学習が動物と同じ精度の表現を学習できることを実証する。 私たちの主な貢献は、以下の観察にある。 a) 実環境に適用する場合は、強化学習はラベルを必要としないため、正当に教師なし学習とみなすことができる。 対照的に、強化学習をシミュレーション環境で適用する場合は、本質的にラベルを必要とするため、一般的には監督学習とみなすべきである。 これらの観察の要点は、シミュレーション環境で訓練される可能性のある教師なし学習の競争パラダイムのさらなる探索が無駄になる可能性があるということである。

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