論文の概要: Using Cognitive Models to Train Warm Start Reinforcement Learning Agents for Human-Computer Interactions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.06160v1
• Date: Wed, 10 Mar 2021 16:20:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-12 11:11:54.067313
• Title: Using Cognitive Models to Train Warm Start Reinforcement Learning Agents for Human-Computer Interactions
• Title（参考訳）: 認知モデルを用いた人-コンピュータインタラクションのためのウォームスタート強化学習エージェントの訓練
• Authors: Chao Zhang, Shihan Wang, Henk Aarts and Mehdi Dastani
• Abstract要約: 本稿では,実ユーザに適用する前に,認知モデルを用いてRLエージェントを事前訓練する手法を提案する。 本研究の方法論的アプローチを概説し, 従来および現在進行中のプロジェクトから2つのケーススタディを提出した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.623676799228969
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reinforcement learning (RL) agents in human-computer interactions applications require repeated user interactions before they can perform well. To address this "cold start" problem, we propose a novel approach of using cognitive models to pre-train RL agents before they are applied to real users. After briefly reviewing relevant cognitive models, we present our general methodological approach, followed by two case studies from our previous and ongoing projects. We hope this position paper stimulates conversations between RL, HCI, and cognitive science researchers in order to explore the full potential of the approach.
• Abstract（参考訳）: ヒューマンコンピュータインタラクションアプリケーションにおける強化学習(RL)エージェントは、正常に動作する前に繰り返しユーザーインタラクションを必要とする。 この「コールドスタート」問題に対処するため、実ユーザに適用する前に認知モデルを用いてRLエージェントを事前訓練する手法を提案する。 関連する認知モデルを簡単に検討した後,本研究の方法論的アプローチと,先行研究と継続研究の2つのケーススタディについて述べる。 このポジションペーパーは、RL、HCI、認知科学研究者間の対話を刺激し、アプローチの最大限の可能性を探ることを願っています。

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