論文の概要: Latent Properties of Lifelong Learning Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.14378v1
• Date: Thu, 28 Jul 2022 20:58:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-01 12:19:29.184803
• Title: Latent Properties of Lifelong Learning Systems
• Title（参考訳）: 生涯学習システムの潜時特性
• Authors: Corban Rivera, Chace Ashcraft, Alexander New, James Schmidt, Gautam Vallabha
• Abstract要約: 本稿では,生涯学習アルゴリズムの潜伏特性を推定するために,アルゴリズムに依存しないサロゲート・モデリング手法を提案する。 合成データを用いた実験により,これらの特性を推定するためのアプローチを検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.50307752165016
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Creating artificial intelligence (AI) systems capable of demonstrating lifelong learning is a fundamental challenge, and many approaches and metrics have been proposed to analyze algorithmic properties. However, for existing lifelong learning metrics, algorithmic contributions are confounded by task and scenario structure. To mitigate this issue, we introduce an algorithm-agnostic explainable surrogate-modeling approach to estimate latent properties of lifelong learning algorithms. We validate the approach for estimating these properties via experiments on synthetic data. To validate the structure of the surrogate model, we analyze real performance data from a collection of popular lifelong learning approaches and baselines adapted for lifelong classification and lifelong reinforcement learning.
• Abstract（参考訳）: 生涯学習を実証できる人工知能(AI)システムを作成することは根本的な課題であり、アルゴリズム特性を分析するために多くのアプローチやメトリクスが提案されている。 しかし、既存の生涯学習メトリクスでは、アルゴリズムによる貢献はタスクとシナリオ構造によって決定される。 この問題を軽減するために,生涯学習アルゴリズムの潜在特性を推定するアルゴリズム非依存なサロゲートモデリング手法を提案する。 合成データを用いた実験により,これらの特性を推定する手法を検証する。 サーロゲートモデルの構造を検証するために,生涯学習と生涯強化学習に適応した一般的な生涯学習手法とベースラインの集合から,実性能データを分析する。

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