論文の概要: Visual Episodic Memory-based Exploration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11298v1
- Date: Sat, 18 May 2024 13:58:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-21 18:28:33.466424
- Title: Visual Episodic Memory-based Exploration
- Title（参考訳）: 視覚的エピソード記憶に基づく探索
- Authors: Jack Vice, Natalie Ruiz-Sanchez, Pamela K. Douglas, Gita Sukthankar,
- Abstract要約: 人間では、本質的なモチベーションはオープンエンド認知発達の重要なメカニズムであり、ロボットでは探索に有用である。
本稿では,ロボット探索問題への動機づけの源として,視覚的エピソードメモリの利用について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6374763930914523
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: In humans, intrinsic motivation is an important mechanism for open-ended cognitive development; in robots, it has been shown to be valuable for exploration. An important aspect of human cognitive development is $\textit{episodic memory}$ which enables both the recollection of events from the past and the projection of subjective future. This paper explores the use of visual episodic memory as a source of intrinsic motivation for robotic exploration problems. Using a convolutional recurrent neural network autoencoder, the agent learns an efficient representation for spatiotemporal features such that accurate sequence prediction can only happen once spatiotemporal features have been learned. Structural similarity between ground truth and autoencoder generated images is used as an intrinsic motivation signal to guide exploration. Our proposed episodic memory model also implicitly accounts for the agent's actions, motivating the robot to seek new interactive experiences rather than just areas that are visually dissimilar. When guiding robotic exploration, our proposed method outperforms the Curiosity-driven Variational Autoencoder (CVAE) at finding dynamic anomalies.
- Abstract（参考訳）: ヒトでは、本質的なモチベーションはオープンエンド認知発達の重要なメカニズムであり、ロボットでは探索に有用であることが示されている。
人間の認知発達の重要な側面は$\textit{episodic memory}$であり、過去からの出来事の再現と主観的未来予測の両方を可能にする。
本稿では,ロボット探索問題に対する本質的な動機付けの源泉として,視覚的エピソードメモリの利用について検討する。
畳み込みリカレントニューラルネットワークオートエンコーダを用いて、エージェントは、時空間的特徴が学習されたときにのみ正確なシーケンス予測を行うことができるような時空間的特徴の効率的な表現を学習する。
地中真実とオートエンコーダ生成画像の構造的類似性は、探索をガイドするための本質的なモチベーション信号として使用される。
提案したエピソード記憶モデルは、エージェントの行動も暗黙的に説明し、視覚的に異なる領域だけでなく、ロボットに新たなインタラクティブな体験を求める動機付けとなる。
ロボット探査の指導において,提案手法はキュリオシティ駆動型変分オートエンコーダ(CVAE)より動的異常の発見に優れる。
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