論文の概要: Universal Imitation Games

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01540v1
• Date: Fri, 2 Feb 2024 00:07:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-01 11:19:45.890612
• Title: Universal Imitation Games
• Title（参考訳）: Universal Imitation Games
• Authors: Sridhar Mahadevan,
• Abstract要約: 普遍模倣ゲーム(UIG)のより広範なクラスを分析する。 我々は、カテゴリー理論の枠組みを用いて、各種類の模倣ゲームの特徴付けを行う。 量子コンピュータ上での擬似ゲームに対するUIGの分類的フレームワークの拡張について簡単に論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0316063849624477
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Alan Turing proposed in 1950 a framework called an imitation game to decide if a machine could think. Using mathematics developed largely after Turing -- category theory -- we analyze a broader class of universal imitation games (UIGs), which includes static, dynamic, and evolutionary games. In static games, the participants are in a steady state. In dynamic UIGs, "learner" participants are trying to imitate "teacher" participants over the long run. In evolutionary UIGs, the participants are competing against each other in an evolutionary game, and participants can go extinct and be replaced by others with higher fitness. We use the framework of category theory -- in particular, two influential results by Yoneda -- to characterize each type of imitation game. Universal properties in categories are defined by initial and final objects. We characterize dynamic UIGs where participants are learning by inductive inference as initial algebras over well-founded sets, and contrast them with participants learning by conductive inference over the final coalgebra of non-well-founded sets. We briefly discuss the extension of our categorical framework for UIGs to imitation games on quantum computers.
• Abstract（参考訳）: 1950年、アラン・チューリング(英語版)は機械が考えることができるかどうかを判断する模倣ゲーム(英語版)と呼ばれるフレームワークを提案した。 チューリング(圏論)の後に発達した数学を用いて、静的、動的、進化的なゲームを含むより広い種類の普遍模倣ゲーム(UIG)を分析する。 静的ゲームでは、参加者は安定した状態にある。 動的UIGでは、"Learner"参加者は、長期的には"Teacher"参加者を模倣しようとしています。 進化的なUIGでは、参加者は進化的なゲームで互いに競い合っており、参加者は絶滅し、より高い適合性を持つ他の人に置き換えられる可能性がある。 我々は圏論の枠組み(特に米田の2つの影響力のある結果)を用いて、それぞれの種類の模倣ゲームの特徴付けを行う。 圏の普遍性は、初期オブジェクトと最終オブジェクトによって定義される。 我々は,帰納的推論(inductive inference)によって学習する動的UIGを,十分に確立された集合上の初期代数学として特徴付ける。 量子コンピュータ上での擬似ゲームに対するUIGの分類的フレームワークの拡張について簡単に論じる。

関連論文リスト

• Reinforcement Learning, Collusion, and the Folk Theorem [0.0]
  学習エージェントから生まれる行動は、幅広い学習力学のために戦略的に反復的に相互作用する。 我々は,異なる形式の監視を行うために,リコールが有限である一般的な繰り返しゲームの設定を検討する。 フォーク・セオレムのような結果を得て、これらのダイナミクスによって得られるペイオフベクトルの集合を特徴づける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-19T18:45:55Z)
• Unbounded: A Generative Infinite Game of Character Life Simulation [68.37260000219479]
  生成モデルを用いて,有限なハードコードシステムの境界を超越したゲームである生成無限ゲームの概念を導入する。 我々は、生成AIの最近の進歩を活用して、生成モデルに完全にカプセル化されたキャラクターライフシミュレーションゲームUnboundedを作成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-24T17:59:31Z)
• Towards World Simulator: Crafting Physical Commonsense-Based Benchmark for Video Generation [51.750634349748736]
  テキスト・ツー・ビデオ(T2V)モデルは複雑なプロンプトの可視化に大きく貢献している。 しかし、直感的な物理を正確に表現するこれらのモデルの能力はほとんど解明されていない。 本稿では,T2V生成における物理コモンセンスの正しさを評価するためにPhyGenBenchを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-07T17:56:04Z)
• The Participation Game [0.0]
  チューリングの有名な「想像ゲーム」にインスパイアされた私たちは、参加ゲームがAI進化の新しいフロンティアを示すようにポーズします。 参加ゲームは創造的で遊び心のある競争であり、人間が世界を理解し、秩序づけるために使用するカテゴリを適用、曲げ、拡張することを要求する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-25T10:07:13Z)
• On the Convergence of No-Regret Learning Dynamics in Time-Varying Games [89.96815099996132]
  時間変化ゲームにおける楽観的勾配降下(OGD)の収束を特徴付ける。 我々のフレームワークは、ゼロサムゲームにおけるOGDの平衡ギャップに対して鋭い収束境界をもたらす。 また,静的ゲームにおける動的後悔の保証に関する新たな洞察も提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-26T17:25:45Z)
• Dynamic Operads, Dynamic Categories: From Deep Learning to Prediction Markets [0.0]
  動的カテゴリー構造が動機付けの哲学的思考をいかにインスタンス化するかを示す。 動的カテゴリー構造の2つの例を挙げる: 動的オペランドとしての市場予測と動的モノイダルカテゴリーとしての深層学習である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-08T16:16:44Z)
• Learning Algebraic Representation for Systematic Generalization in Abstract Reasoning [109.21780441933164]
  推論における体系的一般化を改善するためのハイブリッドアプローチを提案する。 我々はRaven's Progressive Matrices (RPM) の抽象的空間時間課題に対する代数的表現を用いたプロトタイプを紹介する。 得られた代数的表現は同型によって復号化して解を生成することができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-25T09:56:30Z)
• Learning in nonatomic games, Part I: Finite action spaces and population games [22.812059396480656]
  非原子ゲームにおいて、離散時間と連続時間の両方で学習するための幅広いダイナミクスの長期的挙動について検討する。 有限作用空間を持つゲームにのみ焦点をあて、連続作用空間を持つ非原子ゲームは、この論文のパートIIで詳細に扱われる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-04T11:20:45Z)
• Evolutionary Game Theory Squared: Evolving Agents in Endogenously Evolving Zero-Sum Games [27.510231246176033]
  本稿では、エージェントとプレイするゲームの両方が戦略的に進化する競争環境のクラスを紹介し、分析する。 エージェントの人口は、現在の人口混合物に反対して進化するゼロサム競争で互いに競います。 驚くべきことに、エージェントとゲームのカオスな共進化にもかかわらず、システムは多くの規則性を示すことを証明しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-15T15:54:46Z)
• Imagining Grounded Conceptual Representations from Perceptual Information in Situated Guessing Games [83.53942719040576]
  視覚的な推測ゲームでは、GuesserはOracleに質問することで、シーン内のターゲットオブジェクトを特定する必要がある。 既存のモデルは真のマルチモーダル表現を学ばず、訓練と推論の両方でシーン内のオブジェクトのゴールドカテゴリラベルに依存している。 本稿では,正規化オートエンコーダをベースとした新しい「想像」モジュールを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-05T15:42:29Z)
• Universal-to-Specific Framework for Complex Action Recognition [114.78468658086572]
  本稿では,複雑な行動認識のためのU2Sフレームワークを提案する。 U2Sフレームワークは、ユニバーサルネットワーク、カテゴリ固有のネットワーク、マスクネットワークという3つのワークで構成されている。 さまざまなベンチマークデータセットの実験では、U2Sフレームワークの有効性が示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-13T01:49:07Z)

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。