論文の概要: Executive Function: A Contrastive Value Policy for Resampling and Relabeling Perceptions via Hindsight Summarization?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.12639v1
• Date: Wed, 27 Apr 2022 00:07:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-29 00:13:42.791219
• Title: Executive Function: A Contrastive Value Policy for Resampling and Relabeling Perceptions via Hindsight Summarization?
• Title（参考訳）: エグゼクティブ機能:後見要約による知覚の再サンプリングとリラベル化のための対比的価値ポリシー?
• Authors: Chris Lengerich, Ben Lengerich
• Abstract要約: 第一原理から数発の継続的学習タスクを開発し、経営機能に対する進化的モチベーションと行動のメカニズムを仮説化する。 本稿では,このモデルを用いて意識の流れとして仮説テストを実施し,人間の数発の学習と神経解剖学の観察を解説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We develop the few-shot continual learning task from first principles and hypothesize an evolutionary motivation and mechanism of action for executive function as a contrastive value policy which resamples and relabels perception data via hindsight summarization to minimize attended prediction error, similar to an online prompt engineering problem. This is made feasible by the use of a memory policy and a pretrained network with inductive biases for a grammar of learning and is trained to maximize evolutionary survival. We show how this model of executive function can be used to implement hypothesis testing as a stream of consciousness and may explain observations of human few-shot learning and neuroanatomy.
• Abstract（参考訳）: 我々は,初原理から数発の連続学習タスクを開発し,オンラインのプロンプトエンジニアリング問題のように,後続の要約による認識データの再サンプリングと再ラベルを行うコントラッシブバリューポリシとして,実行機能に対する進化的モチベーションと行動のメカニズムを仮説化した。 これは、学習文法の帰納バイアスを持つメモリポリシーと事前学習ネットワークを使用することで実現可能となり、進化的生存を最大化するために訓練される。 本稿では,このモデルを用いて意識の流れとして仮説テストを実施し,人間の数発の学習と神経解剖学の観察を説明する。

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