論文の概要: Learning what they think vs. learning what they do: The micro-foundations of vicarious learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.15264v2
• Date: Fri, 31 Jul 2020 00:50:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-05 14:33:48.865437
• Title: Learning what they think vs. learning what they do: The micro-foundations of vicarious learning
• Title（参考訳）: 考えることを学ぶか、何をするかを学ぶか--活気ある学習の微妙な基礎
• Authors: Sanghyun Park and Phanish Puranam
• Abstract要約: 我々は、活気ある学習の基礎となる2つの基本的なプロセス、すなわち、行動の観察(彼らが何をするかを学ぶ)と信念の共有(彼らが何を考えているかを学ぶ)を理論化し、モデル化する。 私たちのモデルの分析は、3つの重要な洞察を示します。 これら3つの結果は、活気ある学習が自己確認された偏見の信念にどのように影響するかの結果であることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.624945101156555
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vicarious learning is a vital component of organizational learning. We theorize and model two fundamental processes underlying vicarious learning: observation of actions (learning what they do) vs. belief sharing (learning what they think). The analysis of our model points to three key insights. First, vicarious learning through either process is beneficial even when no agent in a system of vicarious learners begins with a knowledge advantage. Second, vicarious learning through belief sharing is not universally better than mutual observation of actions and outcomes. Specifically, enabling mutual observability of actions and outcomes is superior to sharing of beliefs when the task environment features few alternatives with large differences in their value and there are no time pressures. Third, symmetry in vicarious learning in fact adversely affects belief sharing but improves observational learning. All three results are shown to be the consequence of how vicarious learning affects self-confirming biased beliefs.
• Abstract（参考訳）: 活気のある学習は組織学習の重要な要素です。 私たちは、活発な学習の基礎となる2つの基本的なプロセスを理論化し、モデル化します。 私たちのモデルの分析は、3つの重要な洞察を示します。 第一に、活気ある学習者のシステムにエージェントがいない場合でも、どちらのプロセスでも活気ある学習は有益である。 第二に、信念共有による活気ある学習は、行動と成果の相互観察よりも普遍的に優れているわけではない。 特に,行動と成果の相互観測可能性の実現は,タスク環境が価値に大きな違いのある選択肢がほとんどなく,時間的プレッシャーがない場合に,信念の共有よりも優れている。 第三に、ヴィカリアス学習の対称性は実際には信念共有に悪影響を及ぼすが、観察学習を改善する。 これら3つの結果は、自発的な学習が自己完結するバイアスド・信念にどのように影響を及ぼすかの結果として示される。

関連論文リスト

• In-context learning agents are asymmetric belief updaters [8.339209730515343]
  認知心理学から適応した3つの楽器学習課題を用いて,大規模言語モデル(LLM)の文脈内学習ダイナミクスについて検討した。 LLMは、非対称な方法で信念を更新し、予測された結果よりも予測された結果からより多くを学ぶ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-06T12:58:38Z)
• Unleash Model Potential: Bootstrapped Meta Self-supervised Learning [12.57396771974944]
  機械学習の長期的な目標は、監督なしで少数のデータから一般的な視覚表現を学習することである。 自己指導型学習とメタラーニングは、この目標を達成するための2つの有望なテクニックであるが、どちらもメリットを部分的に捉えているだけである。 本稿では,人間の学習過程をシミュレートすることを目的とした,ブートストラップ型メタ自己監視学習フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-28T02:49:07Z)
• Flexible social inference facilitates targeted social learning when rewards are not observable [58.762004496858836]
  グループは、個人が他人の成功から学べるときにより効果的にコーディネートする。 社会的推論能力は、このギャップを埋める助けとなり、個人が他人の基本的な知識に対する信念を更新し、観察可能な行動軌跡から成功することを示唆する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-01T21:04:03Z)
• Robot Learning Theory of Mind through Self-Observation: Exploiting the Intentions-Beliefs Synergy [0.0]
  心の理論(みんがく、英: Theory of Mind、TOM)は、他のエージェントの信念、意図、精神状態に起因する能力である。 我々は,意図や目標などの低レベル精神状態を予測する学習と,信念などの高レベル精神状態に寄与する学習の相乗効果を示す。 我々は,今後の適応型社会ロボットの設計に,我々のアーキテクチャ的アプローチが関係することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-17T21:12:39Z)
• Anti-Retroactive Interference for Lifelong Learning [65.50683752919089]
  我々は脳のメタラーニングと連想機構に基づく生涯学習のパラダイムを設計する。 知識の抽出と知識の記憶という2つの側面から問題に取り組む。 提案した学習パラダイムが,異なるタスクのモデルを同じ最適に収束させることができることを理論的に分析した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-27T09:27:36Z)
• Actively learning to learn causal relationships [0.0]
  我々は、活発な因果学習の分野における疑問を探求する。 この結果から,活発な因果学習問題に類似点がある場合,これらの類似点に関する信念を学習し,伝達することが示唆された。 人々はこれらの過剰な仮説を利用して、長期的なアクティブな学習を促進する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-20T13:50:51Z)
• Vision-Based Manipulators Need to Also See from Their Hands [58.398637422321976]
  本研究では,視覚的視点の選択が,生のセンサ観測から身体操作の文脈における学習と一般化にどう影響するかを検討する。 手中心(目の)視点は可観測性を低下させるが、トレーニング効率とアウト・オブ・ディストリビューションの一般化を一貫して改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-15T18:46:18Z)
• Show or Tell? Demonstration is More Robust to Changes in Shared Perception than Explanation [11.429899488918426]
  誤認識がコミュニケーションに与える影響について検討する。 言語に基づく教育が知覚的誤りの影響を受けやすいことを示す。 人間の教育と機械学習の意味について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-16T15:53:02Z)
• Self-supervised Knowledge Distillation for Few-shot Learning [123.10294801296926]
  少数のサンプルだけで秩序分布から素早く学習できるため、ショットラーニングは有望な学習パラダイムである。 数ショットの学習タスクにおいて,深層ニューラルネットワークの表現能力を向上させるための簡単な手法を提案する。 実験により、第一段階においても、自己超越は現在の最先端手法より優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-17T11:27:00Z)
• Intrinsic Motivation for Encouraging Synergistic Behavior [55.10275467562764]
  スパース・リワード・シナジスティック・タスクにおける強化学習の探索バイアスとしての本質的モチベーションの役割について検討した。 私たちのキーとなる考え方は、シナジスティックなタスクにおける本質的なモチベーションのための優れた指針は、エージェントが自分自身で行動している場合、達成できない方法で世界に影響を与える行動を取ることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-12T19:34:51Z)
• Weakly-Supervised Disentanglement Without Compromises [53.55580957483103]
  インテリジェントエージェントは、環境の変化を観察することで、有用な表現を学べるべきである。 変動の要因の少なくとも1つを共有する非I.d.画像のペアとしてそのような観測をモデル化する。 我々は,どの因子が変化したかのみを知るだけで,非絡み合った表現を学ぶのに十分であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-07T16:39:31Z)

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。