論文の概要: Learning to design without prior data: Discovering generalizable design
strategies using deep learning and tree search
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15068v1
- Date: Mon, 28 Nov 2022 05:00:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-29 15:46:37.298778
- Title: Learning to design without prior data: Discovering generalizable design
strategies using deep learning and tree search
- Title（参考訳）: 事前データのない設計への学習:ディープラーニングと木探索を用いた汎用設計戦略の発見
- Authors: Ayush Raina, Jonathan Cagan, Christopher McComb
- Abstract要約: 独自に設計できるAIエージェントの構築は、1980年代から目標とされてきた。
ディープラーニングは、大規模なデータから学ぶ能力を示し、データ駆動設計の大幅な進歩を可能にした。
本稿では,任意の問題空間における自己学習型ハイパフォーマンスおよび一般化可能な問題解決行動のための枠組みを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Building an AI agent that can design on its own has been a goal since the
1980s. Recently, deep learning has shown the ability to learn from large-scale
data, enabling significant advances in data-driven design. However, learning
over prior data limits us only to solve problems that have been solved before
and biases data-driven learning towards existing solutions. The ultimate goal
for a design agent is the ability to learn generalizable design behavior in a
problem space without having seen it before. We introduce a self-learning agent
framework in this work that achieves this goal. This framework integrates a
deep policy network with a novel tree search algorithm, where the tree search
explores the problem space, and the deep policy network leverages
self-generated experience to guide the search further. This framework first
demonstrates an ability to discover high-performing generative strategies
without any prior data, and second, it illustrates a zero-shot generalization
of generative strategies across various unseen boundary conditions. This work
evaluates the effectiveness and versatility of the framework by solving
multiple versions of two engineering design problems without retraining.
Overall, this paper presents a methodology to self-learn high-performing and
generalizable problem-solving behavior in an arbitrary problem space,
circumventing the needs for expert data, existing solutions, and
problem-specific learning.
- Abstract（参考訳）: 独自に設計できるAIエージェントの構築は1980年代から目標とされてきた。
近年、ディープラーニングは大規模データから学習する能力を示し、データ駆動設計の大幅な進歩を可能にしている。
しかし、事前のデータから学ぶことは、以前解決した問題を解決することのみを制限し、データ駆動学習を既存のソリューションに偏らせる。
設計エージェントの最終的な目標は、問題空間における一般的な設計動作を、これまで見たことのないまま学習する能力である。
本稿では,この目標を達成するための自己学習エージェントフレームワークを提案する。
このフレームワークは,木探索が問題空間を探索する新しい木探索アルゴリズムと深いポリシーネットワークを統合し,深いポリシーネットワークは自己生成した経験を活用して探索をさらに誘導する。
このフレームワークは、まず、先行データなしで高性能な生成戦略を発見する能力を示し、次に、未知の境界条件をまたいだ生成戦略のゼロショット一般化を示す。
本研究は,2つのエンジニアリング設計問題の複数バージョンを再訓練せずに解くことにより,フレームワークの有効性と汎用性を評価する。
本稿では,任意の問題空間における自己学習型ハイパフォーマンス・一般化可能な問題解決行動の方法論を提案し,専門家データ,既存ソリューション,問題固有学習の必要性を回避した。
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