論文の概要: Self-Supervised Interpretable Sensorimotor Learning via Latent Functional Modularity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18947v1
• Date: Wed, 21 Feb 2024 15:17:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-01 02:25:04.063745
• Title: Self-Supervised Interpretable Sensorimotor Learning via Latent Functional Modularity
• Title（参考訳）: 潜在機能的モジュール性による自己教師付き解釈型センサモレータ学習
• Authors: Hyunki Seong, David Hyunchul Shim,
• Abstract要約: MoNetは、エンド・ツー・エンドの学習とモジュラー・ネットワーク・アーキテクチャを組み合わせた、自己教師型・解釈可能な官能学習のための新しい手法である。 現実世界の屋内環境では、MoNetは効果的な視覚自律ナビゲーションを示し、ベースラインモデルの11%から47%を超えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.163881720692685
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We introduce MoNet, a novel method that combines end-to-end learning with modular network architectures for self-supervised and interpretable sensorimotor learning. MoNet is composed of three functionally distinct neural modules: Perception, Planning, and Control. Leveraging its inherent modularity through a cognition-guided contrastive loss function, MoNet efficiently learns task-specific decision-making processes in latent space, without requiring task-level supervision. Moreover, our method incorporates an online post-hoc explainability approach, which enhances the interpretability of the end-to-end inferences without a trade-off in sensorimotor performance. In real-world indoor environments, MoNet demonstrates effective visual autonomous navigation, surpassing baseline models by 11% to 47% in task specificity analysis. We further delve into the interpretability of our network through the post-hoc analysis of perceptual saliency maps and latent decision vectors. This offers insights into the incorporation of explainable artificial intelligence within the realm of robotic learning, encompassing both perceptual and behavioral perspectives.
• Abstract（参考訳）: エンドツーエンド学習とモジュール型ネットワークアーキテクチャを組み合わせた,自己教師型・解釈可能なセンサモレータ学習のための新しい手法であるMoNetを紹介する。 MoNetは、知覚、計画、制御という、機能的に異なる3つのニューラルネットワークモジュールで構成されている。 MoNetは、認知誘導型コントラスト損失関数を通じて固有のモジュラリティを活用し、タスクレベルの監督を必要とせずに、潜在空間におけるタスク固有の意思決定プロセスを効率的に学習する。 さらに,本手法では,センサモレータ性能のトレードオフを伴わずに,エンド・ツー・エンド推論の解釈可能性を高めるオンライン・ポスト・ホックな説明可能性アプローチを取り入れた。 現実世界の屋内環境では、MoNetは効果的な視覚自律ナビゲーションを示し、タスク特異性分析においてベースラインモデルを11%から47%上回る。 さらに、知覚の正当性マップと潜時決定ベクトルのポストホック解析により、ネットワークの解釈可能性について調べる。 これにより、ロボット学習の領域に説明可能な人工知能が組み込まれ、知覚的視点と行動的視点の両方を包含する。

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