論文の概要: Eliminating Meta Optimization Through Self-Referential Meta Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.14392v1
• Date: Thu, 29 Dec 2022 17:53:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-02 15:01:36.056132
• Title: Eliminating Meta Optimization Through Self-Referential Meta Learning
• Title（参考訳）: 自己参照型メタ学習によるメタ最適化の排除
• Authors: Louis Kirsch, J\"urgen Schmidhuber
• Abstract要約: 明示的なメタ最適化を必要とせずに自己修正を行う自己参照メタ学習システムについて検討する。 ニューラルネットワークは、帯域幅と古典的な制御タスクを解決するために自己修正を行い、自己修正を改善し、学習方法を学ぶ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.584060970507506
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Meta Learning automates the search for learning algorithms. At the same time, it creates a dependency on human engineering on the meta-level, where meta learning algorithms need to be designed. In this paper, we investigate self-referential meta learning systems that modify themselves without the need for explicit meta optimization. We discuss the relationship of such systems to in-context and memory-based meta learning and show that self-referential neural networks require functionality to be reused in the form of parameter sharing. Finally, we propose fitness monotonic execution (FME), a simple approach to avoid explicit meta optimization. A neural network self-modifies to solve bandit and classic control tasks, improves its self-modifications, and learns how to learn, purely by assigning more computational resources to better performing solutions.
• Abstract（参考訳）: メタ学習は学習アルゴリズムの検索を自動化する。 同時に、メタ学習アルゴリズムを設計する必要があるメタレベルでのヒューマンエンジニアリングへの依存も生み出します。 本稿では,明示的なメタ最適化を必要としない自己参照メタ学習システムについて検討する。 このようなシステムとコンテキスト内およびメモリベースのメタ学習との関係を議論し、自己参照型ニューラルネットワークがパラメータ共有の形で再利用する必要があることを示す。 最後に、明示的なメタ最適化を避けるための簡単なアプローチであるフィットネスモノトニック実行(FME)を提案する。 ニューラルネットワークは、バンディットや古典的な制御タスクを解決するために自己修正を行い、自己修正を改善し、学習する方法を学習する。

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