論文の概要: CAZSL: Zero-Shot Regression for Pushing Models by Generalizing Through Context

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.11696v2
• Date: Sun, 1 Nov 2020 04:21:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-19 21:22:40.007419
• Title: CAZSL: Zero-Shot Regression for Pushing Models by Generalizing Through Context
• Title（参考訳）: CAZSL: コンテキストを一般化したモデルプッシュのためのゼロショット回帰
• Authors: Wenyu Zhang, Skyler Seto, Devesh K. Jha
• Abstract要約: 本研究では、文脈認識モデルを構築することにより、物理世界のモデルを一般化できるディープラーニングエージェントを設計する問題について検討する。 本稿では、文脈対応ゼロショット学習(CAZSL)モデル、シームズネットワークを利用したアプローチ、埋め込み空間、文脈変数に基づく正規化を提案する。 提案した学習アルゴリズムを最近リリースされたOmnipushデータセット上でテストし、メタ学習機能のテストを可能にした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.217582954907234
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning accurate models of the physical world is required for a lot of robotic manipulation tasks. However, during manipulation, robots are expected to interact with unknown workpieces so that building predictive models which can generalize over a number of these objects is highly desirable. In this paper, we study the problem of designing deep learning agents which can generalize their models of the physical world by building context-aware learning models. The purpose of these agents is to quickly adapt and/or generalize their notion of physics of interaction in the real world based on certain features about the interacting objects that provide different contexts to the predictive models. With this motivation, we present context-aware zero shot learning (CAZSL, pronounced as casual) models, an approach utilizing a Siamese network architecture, embedding space masking and regularization based on context variables which allows us to learn a model that can generalize to different parameters or features of the interacting objects. We test our proposed learning algorithm on the recently released Omnipush datatset that allows testing of meta-learning capabilities using low-dimensional data. Codes for CAZSL are available at https://www.merl.com/research/license/CAZSL.
• Abstract（参考訳）: 多くのロボット操作タスクには、物理世界の正確なモデルを学ぶ必要がある。 しかし、操作中、ロボットは未知のワークピースと相互作用し、これらのオブジェクトを一般化できる予測モデルを構築することが非常に望ましい。 本稿では,文脈認識学習モデルを構築することによって,物理世界のモデルを一般化できる深層学習エージェントの設計の問題について検討する。 これらのエージェントの目的は、予測モデルに異なるコンテキストを提供する相互作用オブジェクトに関する特定の特徴に基づいて、現実世界における相互作用の物理学の概念を迅速に適応・一般化することである。 このモチベーションにより、文脈認識型ゼロショット学習(cazsl、カジュアルと発音される)モデル、シャムネットワークアーキテクチャを利用したアプローチ、コンテキスト変数に基づく空間マスキングと正規化により、相互作用するオブジェクトのさまざまなパラメータや特徴に一般化可能なモデルを学ぶことができる。 我々は,最近リリースされたOmnipushデータセットを用いて,低次元データを用いたメタ学習能力のテストを行う。 CAZSLのコードはhttps://www.merl.com/research/license/CAZSLで入手できる。

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