Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multi-Step Prediction in Linearized Latent State Spaces for Representation Learning

論文の概要: Multi-Step Prediction in Linearized Latent State Spaces for Representation Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.01127v1
Date: Fri, 2 Sep 2022 15:37:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-05 12:01:50.846830
Title: Multi-Step Prediction in Linearized Latent State Spaces for Representation Learning
Title（参考訳）: 表現学習のための線形潜在状態空間のマルチステップ予測
Authors: A. Tytarenko
Abstract要約: 本手法は, 劇的なモデル変化を伴わずにE2Cより優れていることを示す。実験的なエビデンスとして, ms-E2C法を多段階予測することで, より優れた潜在状態空間を学習できることが示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper, we derive a novel method as a generalization over LCEs such as E2C. The method develops the idea of learning a locally linear state space, by adding a multi-step prediction, thus allowing for more explicit control over the curvature. We show, that the method outperforms E2C without drastic model changes which come with other works, such as PCC and P3C. We discuss the relation between E2C and the presented method and derived update equations. We provide empirical evidence, which suggests that by considering the multi-step prediction our method - ms-E2C - allows to learn much better latent state spaces in terms of curvature and next state predictability. Finally, we also discuss certain stability challenges we encounter with multi-step predictions and the ways to mitigate them.
Abstract（参考訳）: 本稿では,E2C などの LCE に対する一般化として,新しい手法を導出する。本手法は,多段階予測を付加することで局所線形状態空間を学習し,曲率をより明示的に制御する手法である。提案手法はPCCやP3Cといった他の研究にともなう劇的なモデル変化を伴わずにE2Cより優れていることを示す。本稿では,E2Cと提案手法の関係と得られた更新方程式について述べる。我々は,マルチステップ予測を考えることで,曲率と次の状態予測可能性の観点から,より優れた潜在状態空間を学習できることを示唆する実証的証拠を提供する。最後に,マルチステップ予測に遭遇する安定性の課題と対策について考察する。

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