論文の概要: Iterative Teacher-Aware Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.00137v1
• Date: Fri, 1 Oct 2021 00:27:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-04 14:42:14.984589
• Title: Iterative Teacher-Aware Learning
• Title（参考訳）: 反復型教員意識学習
• Authors: Luyao Yuan, Dongruo Zhou, Junhong Shen, Jingdong Gao, Jeffrey L. Chen, Quanquan Gu, Ying Nian Wu, Song-Chun Zhu
• Abstract要約: 人間の教育において、教師と学生はコミュニケーション効率を最大化するために適応的に交流することができる。 本稿では,教師の協調意図を可能性関数に組み込むことができる,勾配最適化に基づく教師認識学習者を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 136.05341445369265
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In human pedagogy, teachers and students can interact adaptively to maximize communication efficiency. The teacher adjusts her teaching method for different students, and the student, after getting familiar with the teacher's instruction mechanism, can infer the teacher's intention to learn faster. Recently, the benefits of integrating this cooperative pedagogy into machine concept learning in discrete spaces have been proved by multiple works. However, how cooperative pedagogy can facilitate machine parameter learning hasn't been thoroughly studied. In this paper, we propose a gradient optimization based teacher-aware learner who can incorporate teacher's cooperative intention into the likelihood function and learn provably faster compared with the naive learning algorithms used in previous machine teaching works. We give theoretical proof that the iterative teacher-aware learning (ITAL) process leads to local and global improvements. We then validate our algorithms with extensive experiments on various tasks including regression, classification, and inverse reinforcement learning using synthetic and real data. We also show the advantage of modeling teacher-awareness when agents are learning from human teachers.
• Abstract（参考訳）: 教育学では、教師と生徒はコミュニケーション効率を最大化するために適応的に対話することができる。 教師は異なる生徒のために指導方法を調整し、生徒は教師の指導機構を熟知した後、より速く学ぶという教師の意図を推測することができる。 近年、この協同教育を離散空間における機械概念学習に統合する利点が複数の研究によって証明されている。 しかし,協調的教育が機械パラメータ学習をいかに促進できるかは十分に研究されていない。 本稿では,教師の協調的意図を確率関数に組み込むことができる勾配最適化に基づく教師認識学習者を提案する。 反復型教師認識学習(ITAL)プロセスが局所的およびグローバル的改善につながるという理論的証明を与える。 次に,合成および実データを用いた回帰,分類,逆強化学習など,様々なタスクに関する広範囲な実験を行い,アルゴリズムを検証する。 また,エージェントが人間教師から学習している場合,教師の意識をモデル化する利点を示す。

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