論文の概要: Adaptive Reinforcement Learning through Evolving Self-Modifying Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.05832v1
• Date: Fri, 22 May 2020 02:24:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-30 08:14:53.211837
• Title: Adaptive Reinforcement Learning through Evolving Self-Modifying Neural Networks
• Title（参考訳）: 進化する自己修飾ニューラルネットワークによる適応強化学習
• Authors: Samuel Schmidgall
• Abstract要約: 強化学習(RL)の現在の手法は、特定の時間間隔で反射した後にのみ新しい相互作用に適応する。 最近の研究は、バックプロパゲーションを用いて訓練された単純なRLタスクの性能を向上させるために、ニューラルネットワークに神経修飾塑性を付与することでこの問題に対処している。 ここでは,四足歩行におけるメタラーニングの課題について検討する。 その結果、自己修飾プラスチックネットワークを用いて進化したエージェントは、複雑なメタ学習タスクに適応し、グラデーションを使って更新された同じネットワークよりも優れていることが示される。
• 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: The adaptive learning capabilities seen in biological neural networks are largely a product of the self-modifying behavior emerging from online plastic changes in synaptic connectivity. Current methods in Reinforcement Learning (RL) only adjust to new interactions after reflection over a specified time interval, preventing the emergence of online adaptivity. Recent work addressing this by endowing artificial neural networks with neuromodulated plasticity have been shown to improve performance on simple RL tasks trained using backpropagation, but have yet to scale up to larger problems. Here we study the problem of meta-learning in a challenging quadruped domain, where each leg of the quadruped has a chance of becoming unusable, requiring the agent to adapt by continuing locomotion with the remaining limbs. Results demonstrate that agents evolved using self-modifying plastic networks are more capable of adapting to complex meta-learning learning tasks, even outperforming the same network updated using gradient-based algorithms while taking less time to train.
• Abstract（参考訳）: 生物学的ニューラルネットワークに見られる適応学習機能は、概ねシナプス接続のオンラインプラスチック変化から生じる自己修飾行動の産物である。 強化学習(Reinforcement Learning, RL)の現在の手法は、特定の時間間隔での反射後にのみ新しい相互作用に適応し、オンライン適応性の出現を防ぐ。 最近の研究は、バックプロパゲーションを用いて訓練された単純なRLタスクの性能を向上させるために、ニューロ変調された塑性を持つ人工ニューラルネットワークを提供することによって、この問題に対処している。 そこで本研究では,四肢の両脚が使用不能になるおそれのある四肢領域におけるメタラーニングの問題について検討し,残りの四肢との移動を継続させることで,エージェントの適応を要求された。 その結果、自己修正型プラスチックネットワークを用いて進化したエージェントは、複雑なメタ学習学習タスクに適応する能力があり、同じネットワークをグラデーションベースのアルゴリズムで更新し、トレーニングに要する時間が短縮される。

関連論文リスト

• Contrastive Learning in Memristor-based Neuromorphic Systems [55.11642177631929]
  スパイクニューラルネットワークは、現代のバックプロパゲーションによって訓練されたディープネットワークに直面する重要な制約の多くを横取りする、ニューロンベースのモデルの重要なファミリーとなっている。 本研究では,前向き・後向き学習のニューロモルフィック形式であるコントラッシブ・シグナル依存型塑性(CSDP)の概念実証を設計し,検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-17T04:48:45Z)
• Contrastive-Signal-Dependent Plasticity: Self-Supervised Learning in Spiking Neural Circuits [61.94533459151743]
  この研究は、スパイキングネットワークのシナプスを調整するための神経生物学的に動機づけられたスキームを設計することの課題に対処する。 我々の実験シミュレーションは、繰り返しスパイクネットワークを訓練する際、他の生物学的に証明可能なアプローチに対して一貫した優位性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-30T02:40:28Z)
• Spiking neural network for nonlinear regression [68.8204255655161]
  スパイクニューラルネットワークは、メモリとエネルギー消費を大幅に削減する可能性を持っている。 彼らは、次世代のニューロモルフィックハードウェアによって活用できる時間的および神経的疎結合を導入する。 スパイキングニューラルネットワークを用いた回帰フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-06T13:04:45Z)
• Biologically-inspired neuronal adaptation improves learning in neural networks [0.7734726150561086]
  人間は今でも、多くのタスクで人工知能よりも優れています。 私たちは、機械学習アルゴリズムを改善するために、脳からインスピレーションを受けています。 我々はMNISTとCIFAR-10で訓練された多層パーセプトロンと畳み込みニューラルネットワークに適応する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-08T16:16:02Z)
• Learning Fast and Slow for Online Time Series Forecasting [76.50127663309604]
  Fast and Slow Learning Networks (FSNet)は、オンライン時系列予測のための総合的なフレームワークである。 FSNetは、最近の変更への迅速な適応と、同様の古い知識の取得のバランスを取る。 私たちのコードは公開されます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-23T18:23:07Z)
• Data-driven emergence of convolutional structure in neural networks [83.4920717252233]
  識別タスクを解くニューラルネットワークが、入力から直接畳み込み構造を学習できることを示す。 データモデルを慎重に設計することにより、このパターンの出現は、入力の非ガウス的、高次局所構造によって引き起こされることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-01T17:11:13Z)
• SpikePropamine: Differentiable Plasticity in Spiking Neural Networks [0.0]
  スパイキングニューラルネットワーク(SNN)におけるシナプス可塑性と神経調節シナプス可塑性のダイナミクスを学習するための枠組みを導入する。 異なる可塑性で強化されたSNNは、時間的学習課題の集合を解決するのに十分であることを示す。 これらのネットワークは、高次元のロボット学習タスクで移動を生成できることも示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-04T19:29:07Z)
• Artificial Neural Variability for Deep Learning: On Overfitting, Noise Memorization, and Catastrophic Forgetting [135.0863818867184]
  人工ニューラルネットワーク(ANV)は、ニューラルネットワークが自然のニューラルネットワークからいくつかの利点を学ぶのに役立つ。 ANVは、トレーニングデータと学習モデルの間の相互情報の暗黙の正則化として機能する。 過度にフィットし、ノイズの記憶をラベル付けし、無視できるコストで破滅的な忘れを効果的に軽減することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-12T06:06:33Z)
• Sparse Meta Networks for Sequential Adaptation and its Application to Adaptive Language Modelling [7.859988850911321]
  Sparse Meta Networksは、ディープニューラルネットワークのオンラインシーケンシャル適応アルゴリズムを学習するためのメタ学習アプローチである。 層固有の高速メモリでディープニューラルネットワークを強化する。 様々な逐次適応シナリオにおいて高い性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-03T17:06:52Z)
• Learning to Learn with Feedback and Local Plasticity [9.51828574518325]
  我々はメタラーニングを用いて、フィードバック接続と局所的、生物学的にインスパイアされた学習ルールを用いて学習するネットワークを発見する。 実験の結果, メタトレーニングネットワークは, 多層アーキテクチャにおけるオンラインクレジット割り当てにフィードバック接続を効果的に利用していることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-16T22:49:07Z)
• Training spiking neural networks using reinforcement learning [0.0]
  本稿では,スパイクニューラルネットワークのトレーニングを容易にするために,生物学的に有望なバックプロパゲーション代替法を提案する。 本研究では,空間的・時間的信用割当問題の解決における強化学習規則の適用可能性を検討することに注力する。 我々は、グリッドワールド、カートポール、マウンテンカーといった従来のRLドメインに適用することで、2つのアプローチを比較し、対比する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-12T17:40:36Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。