論文の概要: Slot Structured World Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03326v1
• Date: Mon, 8 Jan 2024 21:19:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-11 15:53:58.780014
• Title: Slot Structured World Models
• Title（参考訳）: スロット構造世界モデル
• Authors: Jonathan Collu, Riccardo Majellaro, Aske Plaat, Thomas M. Moerland
• Abstract要約: 最先端のアプローチでは、フィードフォワードエンコーダを使用して、オブジェクトの埋め込みを抽出し、潜在グラフニューラルネットワークを使用して、オブジェクトの埋め込み間の相互作用をモデル化する。 Slot Structured World Models (SSWM)は、オブジェクト中心のエンコーダと潜在グラフベースの動的モデルを組み合わせた世界モデルのクラスである。
• 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: The ability to perceive and reason about individual objects and their interactions is a goal to be achieved for building intelligent artificial systems. State-of-the-art approaches use a feedforward encoder to extract object embeddings and a latent graph neural network to model the interaction between these object embeddings. However, the feedforward encoder can not extract {\it object-centric} representations, nor can it disentangle multiple objects with similar appearance. To solve these issues, we introduce {\it Slot Structured World Models} (SSWM), a class of world models that combines an {\it object-centric} encoder (based on Slot Attention) with a latent graph-based dynamics model. We evaluate our method in the Spriteworld benchmark with simple rules of physical interaction, where Slot Structured World Models consistently outperform baselines on a range of (multi-step) prediction tasks with action-conditional object interactions. All code to reproduce paper experiments is available from \url{https://github.com/JonathanCollu/Slot-Structured-World-Models}.
• Abstract（参考訳）: 個々のオブジェクトとその相互作用を知覚し、推論する能力は、インテリジェントな人工システムを構築するための目標である。 最先端のアプローチでは、フィードフォワードエンコーダを使用して、オブジェクト埋め込みを抽出し、潜在グラフニューラルネットワークを使用して、オブジェクト埋め込み間のインタラクションをモデル化する。 しかし、フィードフォワードエンコーダは {\it object-centric} 表現を抽出することができず、類似した外観で複数のオブジェクトをアンタングルできない。 これらの問題を解決するために、Slot Attentionに基づく(オブジェクト中心の)エンコーダと潜在グラフに基づく動的モデルを組み合わせた世界モデルのクラスであるSSWM( {\it Slot Structured World Models)を導入する。 本研究では,Slot Structured World Modelsが動作条件とオブジェクトの相互作用を伴う複数の(複数段階の)予測タスクのベースラインを一貫して上回り,物理的相互作用の単純な規則を用いてSpriteworldベンチマークで評価する。 紙の実験を再現するコードは \url{https://github.com/JonathanCollu/Slot-Structured-World-Models} から入手できる。

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