論文の概要: Learning intuitive physics and one-shot imitation using state-action-prediction self-organizing maps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.01647v3
• Date: Wed, 27 Oct 2021 09:33:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-14 05:28:42.585366
• Title: Learning intuitive physics and one-shot imitation using state-action-prediction self-organizing maps
• Title（参考訳）: 状態-作用予測自己組織マップを用いた直感的物理とワンショット模倣の学習
• Authors: Martin Stetter and Elmar W. Lang
• Abstract要約: 人間は探索と模倣によって学び、世界の因果モデルを構築し、両方を使って新しいタスクを柔軟に解決する。 このような特徴を生み出す単純だが効果的な教師なしモデルを提案する。 エージェントがアクティブな推論スタイルで柔軟に解決する、複数の関連するが異なる1ショットの模倣タスクに対して、その性能を示す。
• 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: Human learning and intelligence work differently from the supervised pattern recognition approach adopted in most deep learning architectures. Humans seem to learn rich representations by exploration and imitation, build causal models of the world, and use both to flexibly solve new tasks. We suggest a simple but effective unsupervised model which develops such characteristics. The agent learns to represent the dynamical physical properties of its environment by intrinsically motivated exploration, and performs inference on this representation to reach goals. For this, a set of self-organizing maps which represent state-action pairs is combined with a causal model for sequence prediction. The proposed system is evaluated in the cartpole environment. After an initial phase of playful exploration, the agent can execute kinematic simulations of the environment's future, and use those for action planning. We demonstrate its performance on a set of several related, but different one-shot imitation tasks, which the agent flexibly solves in an active inference style.
• Abstract（参考訳）: 人間の学習と知性は、ほとんどのディープラーニングアーキテクチャで採用されている教師付きパターン認識アプローチとは異なる。 人間は探索と模倣によって豊かな表現を学び、世界の因果モデルを構築し、両方を使って新しいタスクを柔軟に解決する。 このような特徴を生み出す単純だが効果的な教師なしモデルを提案する。 エージェントは、本質的に動機づけられた探索によって環境の動的物理的特性を表現することを学び、目標を達成するためにこの表現の推論を行う。 このために、状態-作用対を表す自己組織化マップの集合と、シーケンス予測のための因果モデルを組み合わせる。 提案システムは, カートポール環境において評価される。 遊び心のある探索の最初のフェーズの後、エージェントは環境の将来の運動シミュレーションを実行し、アクションプランニングに使用することができる。 エージェントがアクティブな推論スタイルで柔軟に解決する、複数の関連するが異なる1ショットの模倣タスクに対して、その性能を示す。

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