論文の概要: On the Origin of Species of Self-Supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.17143v1
• Date: Wed, 31 Mar 2021 15:09:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-01 20:07:28.075682
• Title: On the Origin of Species of Self-Supervised Learning
• Title（参考訳）: 自己監督学習の種の起源について
• Authors: Samuel Albanie, Erika Lu, Joao F. Henriques
• Abstract要約: 外部の監督を必要としない数学学習システムの基本スープから、新しい学習システムの角膜が出現していることを示す。 自己監視型機械進化の統一理論を提案し、標準統一型理論ベンチマークの他の統一理論と比較する。 パリ協定(パリ協定)に基づき,デジタル生物多様性の重要性を論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.042486885313668
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the quiet backwaters of cs.CV, cs.LG and stat.ML, a cornucopia of new learning systems is emerging from a primordial soup of mathematics-learning systems with no need for external supervision. To date, little thought has been given to how these self-supervised learners have sprung into being or the principles that govern their continuing diversification. After a period of deliberate study and dispassionate judgement during which each author set their Zoom virtual background to a separate Galapagos island, we now entertain no doubt that each of these learning machines are lineal descendants of some older and generally extinct species. We make five contributions: (1) We gather and catalogue row-major arrays of machine learning specimens, each exhibiting heritable discriminative features; (2) We document a mutation mechanism by which almost imperceptible changes are introduced to the genotype of new systems, but their phenotype (birdsong in the form of tweets and vestigial plumage such as press releases) communicates dramatic changes; (3) We propose a unifying theory of self-supervised machine evolution and compare to other unifying theories on standard unifying theory benchmarks, where we establish a new (and unifying) state of the art; (4) We discuss the importance of digital biodiversity, in light of the endearingly optimistic Paris Agreement.
• Abstract（参考訳）: cs.CV、cs.LG、stat.MLの静かなバックウォーターでは、外部の監督を必要としない数学学習システムの原始的なスープから新しい学習システムのコーノコピアが出現している。 これまでのところ、これらの自己監督学習者がどのようにして存在や、継続する多様化を支配する原則へと発展したのか、ほとんど考えられていない。 それぞれの著者がzoom仮想背景を別個のガラパゴス島に設定した、意図的な研究と不適切な判断の期間の後、私たちはこれらの学習機械が、古い種や一般的に絶滅した種の子孫であることに疑いの余地はない。 We make five contributions: (1) We gather and catalogue row-major arrays of machine learning specimens, each exhibiting heritable discriminative features; (2) We document a mutation mechanism by which almost imperceptible changes are introduced to the genotype of new systems, but their phenotype (birdsong in the form of tweets and vestigial plumage such as press releases) communicates dramatic changes; (3) We propose a unifying theory of self-supervised machine evolution and compare to other unifying theories on standard unifying theory benchmarks, where we establish a new (and unifying) state of the art; (4) We discuss the importance of digital biodiversity, in light of the endearingly optimistic Paris Agreement.

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