論文の概要: Meta-Learning with Variational Bayes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.02265v1
• Date: Wed, 3 Mar 2021 09:02:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-06 12:50:31.100897
• Title: Meta-Learning with Variational Bayes
• Title（参考訳）: 変動ベイを用いたメタラーニング
• Authors: Lucas D. Lingle
• Abstract要約: 生成メタ学習のより一般的な問題に対処する新しいアプローチを提案する。 我々の貢献は、AEVBフレームワークと平均場変動ベイズを活用し、高速適応潜在空間生成モデルを作成する。 我々の貢献の核心は新たな成果であり、広範囲の深層生成潜在変数モデルにおいて、関連するVB更新は生成ニューラルネットワークに依存しないことを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The field of meta-learning seeks to improve the ability of today's machine learning systems to adapt efficiently to small amounts of data. Typically this is accomplished by training a system with a parametrized update rule to improve a task-relevant objective based on supervision or a reward function. However, in many domains of practical interest, task data is unlabeled, or reward functions are unavailable. In this paper we introduce a new approach to address the more general problem of generative meta-learning, which we argue is an important prerequisite for obtaining human-level cognitive flexibility in artificial agents, and can benefit many practical applications along the way. Our contribution leverages the AEVB framework and mean-field variational Bayes, and creates fast-adapting latent-space generative models. At the heart of our contribution is a new result, showing that for a broad class of deep generative latent variable models, the relevant VB updates do not depend on any generative neural network.
• Abstract（参考訳）: メタ学習の分野は、今日の機械学習システムが少量のデータに効率的に適応する能力を改善することを目指している。 一般的にこれは、監視や報酬関数に基づいたタスク関連目標を改善するために、パラメータ化された更新ルールでシステムをトレーニングすることで達成される。 しかし、実際的な関心のある多くのドメインでは、タスクデータはラベルなし、または報酬機能は利用できません。 本稿では, 人工エージェントにおける人間レベルの認知的柔軟性を得るための重要な前提条件として, 生成メタ学習のより一般的な問題に対処するための新しいアプローチを提案する。 我々の貢献は、AEVBフレームワークと平均場変動ベイズを活用し、高速適応潜在空間生成モデルを作成する。 我々の貢献の核心は新たな成果であり、広範囲の深層生成潜在変数モデルにおいて、関連するVB更新は生成ニューラルネットワークに依存しないことを示している。

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