論文の概要: Towards Scalable Adaptive Learning with Graph Neural Networks and Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.06398v1
• Date: Wed, 10 May 2023 18:16:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-12 16:52:52.009805
• Title: Towards Scalable Adaptive Learning with Graph Neural Networks and Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークと強化学習によるスケーラブル適応学習に向けて
• Authors: Jean Vassoyan, Jill-J\^enn Vie, Pirmin Lemberger
• Abstract要約: 学習経路のパーソナライズに関する問題に対して,フレキシブルでスケーラブルなアプローチを導入する。 我々のモデルはグラフニューラルネットワークに基づく逐次レコメンデーションシステムである。 以上の結果から,小規模データ体制における適切なレコメンデーション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://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Adaptive learning is an area of educational technology that consists in delivering personalized learning experiences to address the unique needs of each learner. An important subfield of adaptive learning is learning path personalization: it aims at designing systems that recommend sequences of educational activities to maximize students' learning outcomes. Many machine learning approaches have already demonstrated significant results in a variety of contexts related to learning path personalization. However, most of them were designed for very specific settings and are not very reusable. This is accentuated by the fact that they often rely on non-scalable models, which are unable to integrate new elements after being trained on a specific set of educational resources. In this paper, we introduce a flexible and scalable approach towards the problem of learning path personalization, which we formalize as a reinforcement learning problem. Our model is a sequential recommender system based on a graph neural network, which we evaluate on a population of simulated learners. Our results demonstrate that it can learn to make good recommendations in the small-data regime.
• Abstract（参考訳）: アダプティブ・ラーニング(Adaptive Learning)は、各学習者のユニークなニーズに対処するパーソナライズされた学習体験を提供する教育技術分野である。 適応学習の重要な分野は学習経路のパーソナライズであり、学習成果を最大化するために教育活動のシーケンスを推奨するシステムを設計することを目的としている。 多くの機械学習アプローチは、学習パスのパーソナライゼーションに関連するさまざまなコンテキストにおいて、すでに重要な結果を示している。 しかし、そのほとんどは特別な設定のために設計されており、あまり再利用されていない。 これは、特定の教育資源で訓練された後に新しい要素を統合することができない非スケーリングモデルにしばしば依存しているという事実によって強調される。 本稿では,学習経路のパーソナライズ問題に対するフレキシブルでスケーラブルなアプローチを導入し,強化学習問題として定式化する。 本モデルは,グラフニューラルネットワークに基づく逐次レコメンダシステムであり,シミュレーション学習者の集団について評価する。 以上の結果から,小規模データ体制における適切なレコメンデーションを学習できることが示唆された。

関連論文リスト

• Deep Learning Through A Telescoping Lens: A Simple Model Provides Empirical Insights On Grokking, Gradient Boosting & Beyond [61.18736646013446]
  その驚くべき振る舞いをより深く理解するために、トレーニングされたニューラルネットワークの単純かつ正確なモデルの有用性について検討する。 3つのケーススタディで、様々な顕著な現象に関する新しい経験的洞察を導き出すためにどのように適用できるかを説明します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-31T22:54:34Z)
• Learn to Unlearn for Deep Neural Networks: Minimizing Unlearning Interference with Gradient Projection [56.292071534857946]
  最近のデータプライバシ法は、機械学習への関心を喚起している。 課題は、残りのデータセットに関する知識を変更することなく、忘れたデータに関する情報を捨てることである。 我々は、プロジェクテッド・グラディエント・アンラーニング(PGU)という、プロジェクテッド・グラディエント・ベースの学習手法を採用する。 トレーニングデータセットがもはやアクセスできない場合でも、スクラッチからスクラッチで再トレーニングされたモデルと同じような振る舞いをするモデルを、我々のアンラーニング手法が生成できることを実証するための実証的な証拠を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-07T07:17:24Z)
• Ticketed Learning-Unlearning Schemes [57.89421552780526]
  そこで我々は,学習のためのチケット付きモデルを提案する。 広義のコンセプトクラスに対して,空間効率のよいチケット付き学習スキームを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-27T18:54:40Z)
• Activation Learning by Local Competitions [4.441866681085516]
  我々は,神経細胞間の局所的な競合によって特徴を見出す,生物学に着想を得た学習ルールを開発した。 この局所学習規則によって学習された教師なし特徴が事前学習モデルとして機能することが実証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-26T10:43:29Z)
• Towards a General Pre-training Framework for Adaptive Learning in MOOCs [37.570119583573955]
  異種学習要素を適切に活用した,データ観測と学習スタイル分析に基づく統合フレームワークを提案する。 授業の構造やテキスト,知識は,学生の非逐次学習行動に本質的に整合性があり,モデリングに有用であることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-18T13:18:39Z)
• Continual Learning with Bayesian Model based on a Fixed Pre-trained Feature Extractor [55.9023096444383]
  現在のディープラーニングモデルは、新しいクラスを学ぶ際に古い知識を破滅的に忘れることによって特徴づけられる。 人間の脳における新しい知識の学習プロセスに着想を得て,連続学習のためのベイズ生成モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-28T08:41:51Z)
• Learning where to learn: Gradient sparsity in meta and continual learning [4.845285139609619]
  学習アルゴリズムがどの重みを変えるかを決定することによって、メタ学習を改善することができることを示す。 このプロセスからパターン化されたスパーシリティが出現し、そのパターンは問題ごとの確率に基づいて変化する。 その結果、メタ学習が適応可能な特徴を発見できるかどうかの議論が進行中であり、疎勾配降下による学習がメタ学習システムにとって強力な帰納的バイアスであることを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-27T12:54:36Z)
• Friendly Training: Neural Networks Can Adapt Data To Make Learning Easier [23.886422706697882]
  フレンドリートレーニング(Friendly Training)と呼ばれる新しいトレーニング手順を提案する。 フレンドリートレーニングは、情報サブ選択とランダム選択に関して改善をもたらすことを示す。 その結果,入力データへの適応は学習を安定させ,ネットワークのスキル一般化を改善するための有効な方法であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-21T10:50:34Z)
• Exploring Bayesian Deep Learning for Urgent Instructor Intervention Need in MOOC Forums [58.221459787471254]
  大規模なオープンオンラインコース(MOOC)は、その柔軟性のおかげで、eラーニングの一般的な選択肢となっている。 多くの学習者とその多様な背景から、リアルタイムサポートの提供は課税されている。 MOOCインストラクターの大量の投稿と高い作業負荷により、インストラクターが介入を必要とするすべての学習者を識別できる可能性は低いです。 本稿では,モンテカルロドロップアウトと変分推論という2つの手法を用いて,学習者によるテキスト投稿のベイジアン深層学習を初めて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-26T15:12:13Z)
• Deep Reinforcement Learning for Adaptive Learning Systems [4.8685842576962095]
  学習者の潜在特性に基づいて,個別化学習計画の探索方法の問題点を定式化する。 最適な学習ポリシーを効果的に見つけることができるモデルフリーの深層強化学習アルゴリズムを適用した。 また,ニューラルネットワークを用いて学習者の学習過程をエミュレートする遷移モデル推定器を開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-17T18:04:03Z)
• The large learning rate phase of deep learning: the catapult mechanism [50.23041928811575]
  問題解決可能なトレーニングダイナミクスを備えたニューラルネットワークのクラスを提示する。 現実的なディープラーニング環境において,モデルの予測とトレーニングのダイナミクスとの間には,よい一致がある。 我々の結果は、異なる学習率でトレーニングされたモデルの特性に光を当てたと信じています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-04T17:52:48Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。