論文の概要: Learning Alternative Ways of Performing a Task

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02579v1
• Date: Wed, 3 Apr 2024 08:54:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 18:00:28.415187
• Title: Learning Alternative Ways of Performing a Task
• Title（参考訳）: タスクを実行する代替の方法を学ぶ
• Authors: David Nieves, María José Ramírez-Quintana, Carlos Monserrat, César Ferri, José Hernández-Orallo,
• Abstract要約: ほとんどのタスクに対して、それらを実行するユニークな方法がないことはよく知られている。 なぜなら、スキルや専門家のノウハウといった要因が、タスクの解決方法に影響を及ぼす可能性があるからです。 複数のモデルを学習するための新しい帰納的アプローチを導入し、それぞれがタスクを実行するための代替戦略を表す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.788161742863851
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: A common way of learning to perform a task is to observe how it is carried out by experts. However, it is well known that for most tasks there is no unique way to perform them. This is especially noticeable the more complex the task is because factors such as the skill or the know-how of the expert may well affect the way she solves the task. In addition, learning from experts also suffers of having a small set of training examples generally coming from several experts (since experts are usually a limited and expensive resource), being all of them positive examples (i.e. examples that represent successful executions of the task). Traditional machine learning techniques are not useful in such scenarios, as they require extensive training data. Starting from very few executions of the task presented as activity sequences, we introduce a novel inductive approach for learning multiple models, with each one representing an alternative strategy of performing a task. By an iterative process based on generalisation and specialisation, we learn the underlying patterns that capture the different styles of performing a task exhibited by the examples. We illustrate our approach on two common activity recognition tasks: a surgical skills training task and a cooking domain. We evaluate the inferred models with respect to two metrics that measure how well the models represent the examples and capture the different forms of executing a task showed by the examples. We compare our results with the traditional process mining approach and show that a small set of meaningful examples is enough to obtain patterns that capture the different strategies that are followed to solve the tasks.
• Abstract（参考訳）: タスクを実行するための一般的な学習方法は、それが専門家によってどのように実行されるかを観察することである。 しかし、ほとんどのタスクでは、それらを実行するユニークな方法が存在しないことはよく知られている。 なぜなら、スキルや専門家のノウハウといった要因が、タスクの解決方法に影響を及ぼす可能性があるからです。 さらに、専門家からの学習は、いくつかの専門家(専門家は通常、限られたリソースであり、高価なリソースである)から得られる、少数のトレーニング例を持つことに苦しむ(すなわち、タスクの実行を成功させる例)。 従来の機械学習技術は、広範なトレーニングデータを必要とするため、そのようなシナリオでは役に立たない。 アクティビティシーケンスとして提示されるタスクの実行をごくわずかから始めると、複数のモデルを学習するための新しい帰納的アプローチを導入し、それぞれがタスクを実行する代替戦略を表す。 一般化と特殊化に基づく反復的なプロセスにより、例によって示されるタスクの実行の異なるスタイルをキャプチャする基礎となるパターンを学習する。 本稿では,外科的スキルトレーニングタスクと調理領域の2つの共通活動認識タスクについて述べる。 モデルが例をどれだけうまく表現しているかを測る2つの指標について推定モデルを評価し、例によって示されるタスクの実行の異なる形態をキャプチャする。 結果と従来のプロセスマイニング手法を比較して,タスクの解決に追随するさまざまな戦略を捉えたパターンを得るには,いくつかの意味のある例が十分であることを示す。

関連論文リスト

• In-context Learning in Presence of Spurious Correlations [8.055478206164105]
  本研究では,突発的特徴を含む分類課題に対して,文脈内学習者を訓練する可能性について検討する。 従来の文脈内学習者の訓練手法は、刺激的な特徴に影響を受けやすいことが判明した。 与えられた分類タスクに対して,そのような学習者を訓練するための新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-04T04:26:36Z)
• Task-Adapter: Task-specific Adaptation of Image Models for Few-shot Action Recognition [34.88916568947695]
  簡単なタスク固有適応法(Task-Adapter)を提案する。 提案したTask-Adapterをバックボーンの最後のいくつかのレイヤに導入することで、フル微調整によるオーバーフィッティング問題を軽減します。 実験結果から,提案したタスクアダプタが標準の4つのアクション認識データセットに対して有効であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-01T03:06:56Z)
• LIMT: Language-Informed Multi-Task Visual World Models [6.128332310539627]
  マルチタスク強化学習は、サンプルの複雑さの増加と、潜在的に矛盾するタスクの目的のため、非常に難しい。 本稿では,事前学習した言語モデルを利用して意味のあるタスク表現を抽出し,マルチタスクのビジュアルワールドモデルを学習する手法を提案する。 本結果は,世界モデルにおける言語駆動型タスク表現の利点と,より一般的なモデル自由パラダイムに対するモデルベースマルチタスク学習の明確な利点を強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-18T12:40:58Z)
• Data-CUBE: Data Curriculum for Instruction-based Sentence Representation Learning [85.66907881270785]
  本稿では,学習用マルチタスクデータの順序を列挙するデータカリキュラム,すなわちData-CUBEを提案する。 タスクレベルでは、タスク間の干渉リスクを最小化するために最適なタスクオーダーを見つけることを目的としている。 インスタンスレベルでは、タスク毎のすべてのインスタンスの難易度を測定し、トレーニングのためにそれらを簡単に微分できるミニバッチに分割します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-07T18:12:20Z)
• Inferring Versatile Behavior from Demonstrations by Matching Geometric Descriptors [72.62423312645953]
  人間は直感的にタスクを多目的に解決し、軌道に基づく計画や個々のステップの行動を変化させる。 現在のImitation Learningアルゴリズムは、通常、単調な専門家によるデモンストレーションのみを考慮し、状態アクションベースの設定で行動する。 代わりに、移動プリミティブの混合と分布マッチングの目的を組み合わせることで、専門家の行動と汎用性にマッチする多目的行動を学ぶ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-17T16:42:59Z)
• Sparsely Activated Mixture-of-Experts are Robust Multi-Task Learners [67.5865966762559]
  本研究では,Mixture-of-Experts (MoE) がマルチタスク学習を改善するかを検討した。 タスク認識ゲーティング関数を考案し、異なるタスクから専門の専門家にサンプルをルーティングする。 これにより、多数のパラメータを持つ疎活性化マルチタスクモデルが得られるが、高密度モデルの計算コストは同じである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-16T00:56:12Z)
• Modular Adaptive Policy Selection for Multi-Task Imitation Learning through Task Division [60.232542918414985]
  マルチタスク学習は、しばしば負の伝達に悩まされ、タスク固有の情報を共有する。 これは、プロトポリケーションをモジュールとして使用して、タスクを共有可能な単純なサブ振る舞いに分割する。 また、タスクを共有サブ行動とタスク固有のサブ行動の両方に自律的に分割する能力を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-28T15:53:17Z)
• Towards More Generalizable One-shot Visual Imitation Learning [81.09074706236858]
  汎用ロボットは、幅広いタスクを習得し、過去の経験を生かして、新しいタスクを素早く学ぶことができるべきである。 ワンショット模倣学習(OSIL)は、専門家のデモンストレーションでエージェントを訓練することで、この目標にアプローチする。 我々は、より野心的なマルチタスク設定を調査することで、より高度な一般化能力を追求する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-26T05:49:46Z)
• Few-shot Sequence Learning with Transformers [79.87875859408955]
  少数のトレーニング例で提供される新しいタスクの学習を目的とした少数のショットアルゴリズム。 本研究では,データポイントがトークンのシーケンスである設定において,少数ショット学習を行う。 トランスフォーマーに基づく効率的な学習アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-17T12:30:38Z)
• Meta Adaptation using Importance Weighted Demonstrations [19.37671674146514]
  エージェントが新しいタスクを推測することが困難である場合も少なくない。 本稿では,特定のタスクの集合に関する事前知識を活用することで,関連するタスクを一般化する新しいアルゴリズムを提案する。 環境タスクの多様性からロボットを訓練し、目に見えない環境に適応できる実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-11-23T07:22:32Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。