論文の概要: Learning task-agnostic representation via toddler-inspired learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.11221v1
• Date: Wed, 27 Jan 2021 06:26:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-01 19:47:29.405574
• Title: Learning task-agnostic representation via toddler-inspired learning
• Title（参考訳）: 幼児期学習によるタスク非依存表現の学習
• Authors: Kwanyoung Park, Junseok Park, Hyunseok Oh, Byoung-Tak Zhang, Youngki Lee
• Abstract要約: 我々は,幼児の行動を通じて,高度に意図的な学習システムからインスピレーションを得た。 幼児の学習手順に触発されて,タスクに依存しない視覚表現を学習し,記憶できる対話型エージェントを設計する。 実験の結果,これらの表現は様々な視覚タスクに拡張可能であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.478820330574628
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: One of the inherent limitations of current AI systems, stemming from the passive learning mechanisms (e.g., supervised learning), is that they perform well on labeled datasets but cannot deduce knowledge on their own. To tackle this problem, we derive inspiration from a highly intentional learning system via action: the toddler. Inspired by the toddler's learning procedure, we design an interactive agent that can learn and store task-agnostic visual representation while exploring and interacting with objects in the virtual environment. Experimental results show that such obtained representation was expandable to various vision tasks such as image classification, object localization, and distance estimation tasks. In specific, the proposed model achieved 100%, 75.1% accuracy and 1.62% relative error, respectively, which is noticeably better than autoencoder-based model (99.7%, 66.1%, 1.95%), and also comparable with those of supervised models (100%, 87.3%, 0.71%).
• Abstract（参考訳）: 現在のAIシステムの本質的な制限の1つは、受動的学習機構(例えば教師付き学習)に由来するもので、ラベル付きデータセットでうまく機能するが、自分自身で知識を引き出すことはできない。 この問題に取り組むため,我々は,アクションによる高度に意図的な学習システムからインスピレーションを得た。 幼児の学習過程にインスパイアされた対話型エージェントを設計し,仮想環境内の物体を探索・操作しながらタスクに依存しない視覚表現を学習・記憶する。 実験の結果,これらの表現は画像分類,物体の局所化,距離推定といった様々な視覚タスクに拡張可能であることがわかった。 具体的には、提案されたモデルは100%、75.1%の精度と1.62%の相対誤差を達成し、これはオートエンコーダベースのモデル(99.7%、66.1%、1.595%)よりも顕著に優れている。

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