論文の概要: Interpretable Brain-Inspired Representations Improve RL Performance on Visual Navigation Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12067v1
• Date: Mon, 19 Feb 2024 11:35:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-20 16:53:00.322265
• Title: Interpretable Brain-Inspired Representations Improve RL Performance on Visual Navigation Tasks
• Title（参考訳）: 視覚ナビゲーションタスクにおける解釈可能な脳誘発表現によるRL性能の向上
• Authors: Moritz Lange, Raphael C. Engelhardt, Wolfgang Konen, Laurenz Wiskott
• Abstract要約: 本研究では,視覚データの解釈可能な表現を生成することにより,遅い特徴解析(SFA)の手法が両方の制約を克服することを示す。 我々はSFAを現代の強化学習の文脈で採用し、表現を分析し比較し、階層的なSFAがナビゲーションタスクにおいて他の特徴抽出器よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Visual navigation requires a whole range of capabilities. A crucial one of these is the ability of an agent to determine its own location and heading in an environment. Prior works commonly assume this information as given, or use methods which lack a suitable inductive bias and accumulate error over time. In this work, we show how the method of slow feature analysis (SFA), inspired by neuroscience research, overcomes both limitations by generating interpretable representations of visual data that encode location and heading of an agent. We employ SFA in a modern reinforcement learning context, analyse and compare representations and illustrate where hierarchical SFA can outperform other feature extractors on navigation tasks.
• Abstract（参考訳）: ビジュアルナビゲーションには、あらゆる機能が必要です。 これらのうち重要なものは、エージェントが自身の位置を判断し、環境に向かう能力である。 先行研究は、この情報を与えられたものとみなすのが一般的であり、あるいは適切な帰納バイアスがなく、時間とともにエラーを蓄積する手法を使用する。 本研究では,神経科学研究に触発された遅い特徴解析(sfa)の手法が,エージェントの位置や方向をエンコードする視覚データの解釈可能な表現を生成することにより,両者の限界を克服することを示す。 我々はsfaを現代的強化学習コンテキストで採用し,表現の分析と比較を行い,階層的sfaがナビゲーションタスクにおいて他の特徴抽出器よりも優れていることを示す。

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