論文の概要: Beyond Empirical Windowing: An Attention-Based Approach for Trust
Prediction in Autonomous Vehicles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10209v1
- Date: Fri, 15 Dec 2023 21:07:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-19 18:02:44.063986
- Title: Beyond Empirical Windowing: An Attention-Based Approach for Trust
Prediction in Autonomous Vehicles
- Title（参考訳）: 経験的ウィンドウリングを超えて:自律走行車における信頼予測のための注意に基づくアプローチ
- Authors: Minxue Niu, Zhaobo Zheng, Kumar Akash, Teruhisa Misu
- Abstract要約: ウィンドウ化は長い時系列データの局所解析を可能にする手法として広く利用されている。
本稿では,ウィンドウプロンプトとマスキングアテンション変換を用いたSelective Windowing Attention Network (SWAN)を提案する。
我々は、新しいマルチモーダル運転シミュレーションデータセットにおいて、信頼予測のタスク上でSWANを評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.673263539863265
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Humans' internal states play a key role in human-machine interaction, leading
to the rise of human state estimation as a prominent field. Compared to swift
state changes such as surprise and irritation, modeling gradual states like
trust and satisfaction are further challenged by label sparsity: long
time-series signals are usually associated with a single label, making it
difficult to identify the critical span of state shifts. Windowing has been one
widely-used technique to enable localized analysis of long time-series data.
However, the performance of downstream models can be sensitive to the window
size, and determining the optimal window size demands domain expertise and
extensive search. To address this challenge, we propose a Selective Windowing
Attention Network (SWAN), which employs window prompts and masked attention
transformation to enable the selection of attended intervals with flexible
lengths. We evaluate SWAN on the task of trust prediction on a new multimodal
driving simulation dataset. Experiments show that SWAN significantly
outperforms an existing empirical window selection baseline and neural network
baselines including CNN-LSTM and Transformer. Furthermore, it shows robustness
across a wide span of windowing ranges, compared to the traditional windowing
approach.
- Abstract（参考訳）: 人間の内部状態は人間と機械の相互作用において重要な役割を担い、人間の状態推定が顕著な分野として台頭する。
驚きや刺激といった急激な状態の変化と比較して、信頼や満足度といった段階的な状態のモデリングは、ラベルの空間性によってさらに困難になる。
ウィンドウ化は長い時系列データの局所解析を可能にする手法として広く利用されている。
しかし、下流モデルの性能はウィンドウサイズに敏感であり、最適なウィンドウサイズを決定するにはドメインの専門知識と広範囲な検索が必要である。
この課題に対処するために、ウィンドウプロンプトとマスキングアテンション変換を用いたSelective Windowing Attention Network (SWAN)を提案する。
我々は、新しいマルチモーダル運転シミュレーションデータセットにおいて、信頼予測のタスク上でSWANを評価する。
実験の結果、SWANはCNN-LSTMやTransformerなど、既存の経験的ウィンドウ選択ベースラインとニューラルネットワークベースラインを大きく上回ることがわかった。
さらに、従来のウィンドウ化アプローチと比較して、幅広いウィンドウ範囲にわたって堅牢性を示す。
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