論文の概要: Informed Priors for Knowledge Integration in Trajectory Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.00348v1
- Date: Tue, 1 Nov 2022 09:37:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-02 13:26:41.493312
- Title: Informed Priors for Knowledge Integration in Trajectory Prediction
- Title（参考訳）: 軌道予測における知識統合の事前情報
- Authors: Christian Schlauch and Nadja Klein and Christian Wirth
- Abstract要約: 本稿では,連続学習に基づく情報機械学習手法を提案する。
これにより、任意の事前知識を複数のソースから統合することができ、特定のアーキテクチャを必要としない。
我々は、自律運転のための最先端の軌道予測器に適用することで、我々のアプローチを実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.225596179391365
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Informed machine learning methods allow the integration of prior knowledge
into learning systems. This can increase accuracy and robustness or reduce data
needs. However, existing methods often assume hard constraining knowledge, that
does not require to trade-off prior knowledge with observations, but can be
used to directly reduce the problem space. Other approaches use specific,
architectural changes as representation of prior knowledge, limiting
applicability. We propose an informed machine learning method, based on
continual learning. This allows the integration of arbitrary, prior knowledge,
potentially from multiple sources, and does not require specific architectures.
Furthermore, our approach enables probabilistic and multi-modal predictions,
that can improve predictive accuracy and robustness. We exemplify our approach
by applying it to a state-of-the-art trajectory predictor for autonomous
driving. This domain is especially dependent on informed learning approaches,
as it is subject to an overwhelming large variety of possible environments and
very rare events, while requiring robust and accurate predictions. We evaluate
our model on a commonly used benchmark dataset, only using data already
available in a conventional setup. We show that our method outperforms both
non-informed and informed learning methods, that are often used in the
literature. Furthermore, we are able to compete with a conventional baseline,
even using half as many observation examples.
- Abstract（参考訳）: インフォームド機械学習は、事前知識を学習システムに統合することを可能にする。
これにより精度と堅牢性が向上し、データの必要性が軽減される。
しかし、既存の手法では、事前の知識と観察とのトレードオフを必要とせず、問題空間を直接減らすために使用できる、厳しい制約のある知識をしばしば想定している。
他のアプローチでは、特定のアーキテクチャ変更を事前知識の表現として使用し、適用性を制限する。
本稿では,連続学習に基づく情報機械学習手法を提案する。
これにより、任意の事前知識を複数のソースから統合することができ、特定のアーキテクチャを必要としない。
さらに,予測精度とロバスト性を向上させる確率的およびマルチモーダル予測を可能にする。
我々は、自律運転のための最先端の軌道予測器に適用することで、我々のアプローチを実証する。
このドメインは、堅牢で正確な予測を必要とする一方で、非常に多様な可能な環境と非常に稀なイベントの対象となるため、特に情報学習アプローチに依存している。
我々は、従来の設定で既に利用可能なデータのみを用いて、一般的なベンチマークデータセットでモデルを評価する。
本手法は,文献でよく用いられる非形式学習法とインフォームド学習法の両方に勝ることを示す。
さらに,従来のベースラインとの競合も可能で,半数の観察例を用いても可能であった。
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