Fugu-MT 論文翻訳(概要): Sequential Cooperative Bayesian Inference

論文の概要: Sequential Cooperative Bayesian Inference

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.05706v3
Date: Wed, 1 Jul 2020 13:25:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-01 13:04:18.543758
Title: Sequential Cooperative Bayesian Inference
Title（参考訳）: 連続的協調ベイズ推定
Authors: Junqi Wang, Pei Wang, Patrick Shafto
Abstract要約: 協調とは、データを選択するエージェントとデータから学習するエージェントが同じ目標を持ち、学習者が意図した仮説を推測することを意味する。近年の人間と機械学習のモデルが協調の可能性を実証している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 16.538512182336827
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Cooperation is often implicitly assumed when learning from other agents. Cooperation implies that the agent selecting the data, and the agent learning from the data, have the same goal, that the learner infer the intended hypothesis. Recent models in human and machine learning have demonstrated the possibility of cooperation. We seek foundational theoretical results for cooperative inference by Bayesian agents through sequential data. We develop novel approaches analyzing consistency, rate of convergence and stability of Sequential Cooperative Bayesian Inference (SCBI). Our analysis of the effectiveness, sample efficiency and robustness show that cooperation is not only possible in specific instances but theoretically well-founded in general. We discuss implications for human-human and human-machine cooperation.
Abstract（参考訳）: 他のエージェントから学ぶとき、しばしば協力は暗黙的に仮定される。協調とは、データを選択するエージェントとデータから学習するエージェントが同じ目標を持ち、学習者が意図した仮説を推測することを意味する。近年の人間と機械学習のモデルは協調の可能性を示している。我々はシーケンシャルデータを通じてベイズエージェントによる協調推論のための基礎的理論的結果を求める。逐次協調ベイズ推論(SCBI)の一貫性,収束率,安定性を解析する新しい手法を開発した。有効性, サンプル効率, 堅牢性の分析から, 協調は特定の事例だけでなく, 理論上は十分に確立されていることが示唆された。我々は,人間と機械の協調の意義について論じる。

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