論文の概要: Episodic Memory for Learning Subjective-Timescale Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.01430v1
• Date: Sat, 3 Oct 2020 21:55:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-11 08:34:42.495591
• Title: Episodic Memory for Learning Subjective-Timescale Models
• Title（参考訳）: 主観的時間スケールモデル学習のための韻律記憶
• Authors: Alexey Zakharov, Matthew Crosby, Zafeirios Fountas
• Abstract要約: モデルに基づく学習では、エージェントのモデルは、環境の連続状態間の遷移に対して一般的に定義される。 対照的に、生物学的生物の知的行動は、文脈によって異なる時間スケールを計画する能力によって特徴づけられる。 エージェントの主観的時間尺度を定義するエピソード記憶のシーケンスに基づいて、遷移力学モデルを学ぶための新しいアプローチを考案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.933681537640272
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In model-based learning, an agent's model is commonly defined over transitions between consecutive states of an environment even though planning often requires reasoning over multi-step timescales, with intermediate states either unnecessary, or worse, accumulating prediction error. In contrast, intelligent behaviour in biological organisms is characterised by the ability to plan over varying temporal scales depending on the context. Inspired by the recent works on human time perception, we devise a novel approach to learning a transition dynamics model, based on the sequences of episodic memories that define the agent's subjective timescale - over which it learns world dynamics and over which future planning is performed. We implement this in the framework of active inference and demonstrate that the resulting subjective-timescale model (STM) can systematically vary the temporal extent of its predictions while preserving the same computational efficiency. Additionally, we show that STM predictions are more likely to introduce future salient events (for example new objects coming into view), incentivising exploration of new areas of the environment. As a result, STM produces more informative action-conditioned roll-outs that assist the agent in making better decisions. We validate significant improvement in our STM agent's performance in the Animal-AI environment against a baseline system, trained using the environment's objective-timescale dynamics.
• Abstract（参考訳）: モデルに基づく学習では、エージェントのモデルは、しばしば複数のステップのタイムスケールの推論を必要とするにもかかわらず、環境の連続状態間の遷移に対して一般的に定義される。 対照的に、生物の知的行動は、文脈によって異なる時間スケールで計画する能力によって特徴づけられる。 人間の時間知覚に関する最近の研究に触発されて、エージェントの主観的な時間スケールを定義したエピソディック記憶のシーケンスに基づいて、トランジッションダイナミクスモデルを学ぶための新しいアプローチを考案する。 我々はこれをアクティブな推論の枠組みで実装し、結果の主観的時間スケールモデル(STM)が、同じ計算効率を維持しながら、その予測の時間的範囲を体系的に変化させることができることを示した。 さらに,stmの予測により,将来的なサルエントイベント(例えば,目に入る新しい物体)がもたらされる可能性が高く,環境の新たな領域を探索するインセンティブが高まることが示された。 その結果、STMはより情報的な行動条件付きロールアウトを生成し、エージェントがより良い意思決定を行うのを助ける。 我々は,動物-AI環境におけるSTMエージェントの性能を,環境の客観的・時間スケールのダイナミクスを用いてトレーニングしたベースラインシステムに対して著しく改善することを検証する。

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