論文の概要: Active Sensing with Predictive Coding and Uncertainty Minimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00668v3
• Date: Tue, 13 Feb 2024 05:13:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-14 19:41:51.345616
• Title: Active Sensing with Predictive Coding and Uncertainty Minimization
• Title（参考訳）: 予測符号化と不確かさ最小化によるアクティブセンシング
• Authors: Abdelrahman Sharafeldin, Nabil Imam, Hannah Choi
• Abstract要約: 2つの生物学的計算から着想を得たエンボディード探索のためのエンドツーエンドの手法を提案する。 まず,迷路ナビゲーションタスクによるアプローチを実演し,環境の遷移分布と空間的特徴を明らかにする。 本モデルでは,視覚シーンを効率的に分類するための探索によって,教師なし表現を構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present an end-to-end procedure for embodied exploration inspired by two biological computations: predictive coding and uncertainty minimization. The procedure can be applied to exploration settings in a task-independent and intrinsically driven manner. We first demonstrate our approach in a maze navigation task and show that it can discover the underlying transition distributions and spatial features of the environment. Second, we apply our model to a more complex active vision task, where an agent actively samples its visual environment to gather information. We show that our model builds unsupervised representations through exploration that allow it to efficiently categorize visual scenes. We further show that using these representations for downstream classification leads to superior data efficiency and learning speed compared to other baselines while maintaining lower parameter complexity. Finally, the modularity of our model allows us to probe its internal mechanisms and analyze the interaction between perception and action during exploration.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,予測符号化と不確実性最小化という2つの生物学的計算に着想を得たエンドツーエンド探索手法を提案する。 この手順は、タスクに依存しない本質的に駆動された方法での探索設定に適用できる。 まず,迷路ナビゲーションタスクによるアプローチを実演し,環境の遷移分布と空間的特徴を明らかにする。 第2に,エージェントが視覚的環境を積極的にサンプリングして情報を収集する,より複雑なアクティブビジョンタスクに適用する。 本モデルでは,視覚シーンを効率的に分類するための探索によって,教師なし表現を構築する。 さらに,これらの表現を下流分類に適用することで,パラメータの複雑さを低く抑えつつ,他のベースラインと比較してデータ効率と学習速度が向上することを示す。 最後に,このモデルのモジュール性により,内部機構を探索し,探索中の知覚と行動の相互作用を解析できる。

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