Fugu-MT 論文翻訳(概要): Disentangled (Un)Controllable Features

論文の概要: Disentangled (Un)Controllable Features

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.00086v2
Date: Wed, 3 Jan 2024 14:20:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-04 17:18:38.827241
Title: Disentangled (Un)Controllable Features
Title（参考訳）: disentangle (複数形 disentangles)
Authors: Jacob E. Kooi, Mark Hoogendoorn, Vincent Fran\c{c}ois-Lavet
Abstract要約: 本稿では,遅延特徴を制御可能かつ制御不能なパーティションに分解できる新しいアプローチを提案する。本研究では、手続き的に生成された迷路環境の分布において、独立制御可能な潜伏分割における計画アルゴリズムの解釈が可能であることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.371337604556312
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In the context of MDPs with high-dimensional states, downstream tasks are predominantly applied on a compressed, low-dimensional representation of the original input space. A variety of learning objectives have therefore been used to attain useful representations. However, these representations usually lack interpretability of the different features. We present a novel approach that is able to disentangle latent features into a controllable and an uncontrollable partition. We illustrate that the resulting partitioned representations are easily interpretable on three types of environments and show that, in a distribution of procedurally generated maze environments, it is feasible to interpretably employ a planning algorithm in the isolated controllable latent partition.
Abstract（参考訳）: 高次元状態のMDPの文脈では、下流タスクは元の入力空間の圧縮された低次元表現に主に適用される。したがって、様々な学習目的が有用な表現を得るために使われてきた。しかし、これらの表現は通常、異なる特徴の解釈可能性に欠ける。本稿では,遅延特徴を制御可能かつ制御不能なパーティションに分解できる新しいアプローチを提案する。得られた分割表現は3種類の環境において容易に解釈可能であることを示し、手続き的に生成された迷路環境の分布において、分離された制御可能な潜伏分割に計画アルゴリズムを適用可能であることを示す。

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