Fugu-MT 論文翻訳(概要): Open Problem: Active Representation Learning

論文の概要: Open Problem: Active Representation Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03845v2
Date: Wed, 06 Nov 2024 14:11:05 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-07 19:20:14.345639
Title: Open Problem: Active Representation Learning
Title（参考訳）: オープンな問題: アクティブな表現学習
Authors: Nikola Milosevic, Gesine Müller, Jan Huisken, Nico Scherf,
Abstract要約: 本稿では,部分的に観察可能な環境下での探索学習と表現学習を両立させる新しい課題のクラスである,能動表現学習の概念を紹介する。我々は、能動的局所化とマッピング(能動SLAM)からアイデアを拡張し、それを適応顕微鏡で実証した科学的発見問題に変換する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License:
Abstract: In this work, we introduce the concept of Active Representation Learning, a novel class of problems that intertwines exploration and representation learning within partially observable environments. We extend ideas from Active Simultaneous Localization and Mapping (active SLAM), and translate them to scientific discovery problems, exemplified by adaptive microscopy. We explore the need for a framework that derives exploration skills from representations that are in some sense actionable, aiming to enhance the efficiency and effectiveness of data collection and model building in the natural sciences.
Abstract（参考訳）: 本研究では,部分的に観察可能な環境下での探索学習と表現学習を両立させる新しい課題のクラスである,アクティブ表現学習の概念を紹介する。我々は、能動的局所化とマッピング(能動SLAM)からアイデアを拡張し、それを適応顕微鏡で実証した科学的発見問題に変換する。我々は,自然科学におけるデータ収集とモデル構築の効率性と有効性を高めることを目的とした,何らかの意味のある表現から探索スキルを導き出すフレームワークの必要性を探求する。

関連論文リスト

Visual-Geometric Collaborative Guidance for Affordance Learning [63.038406948791454]
本稿では,視覚的・幾何学的手がかりを取り入れた視覚・幾何学的協調学習ネットワークを提案する。本手法は,客観的指標と視覚的品質の代表的なモデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-15T07:35:51Z)
Visual In-Context Learning for Large Vision-Language Models [62.5507897575317]
大規模視覚言語モデル(LVLM)では、言語間相互作用や表現格差の課題により、ICL(In-Context Learning)の有効性が制限されている。本稿では,視覚的記述型検索,意図的画像要約,意図的記述型合成を含む新しい視覚的記述型学習(VICL)手法を提案する。提案手法は'Retrieval & Rerank'パラダイムを用いて画像を検索し,タスク意図とタスク固有の視覚的パーシングで画像を要約し,言語による実演を構成する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-18T12:43:38Z)
Improving Agent Interactions in Virtual Environments with Language Models [0.9790236766474201]
本研究は、Minecraftデータセットにおける集合的なビルディング割り当てに焦点を当てる。我々は,最先端手法によるタスク理解を強化するために,言語モデリングを採用している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-08T06:34:11Z)
Compositional Learning in Transformer-Based Human-Object Interaction Detection [6.630793383852106]
ラベル付きインスタンスの長期分布は、HOI検出の主要な課題である。 HOI三重奏の性質にインスパイアされた既存のアプローチでは、作曲学習という概念が採用されている。我々は,構成HoI学習のためのトランスフォーマーベースのフレームワークを創造的に提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-11T06:41:20Z)
Group Activity Recognition in Computer Vision: A Comprehensive Review, Challenges, and Future Perspectives [0.0]
グループ活動認識はコンピュータビジョンにおけるホットトピックである。グループ関係を通じた活動の認識はグループ活動認識において重要な役割を担っている。本研究は,グループ活動の認識における技術進歩について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-25T14:44:41Z)
Learning Action-Effect Dynamics from Pairs of Scene-graphs [50.72283841720014]
本稿では,画像のシーングラフ表現を利用して,自然言語で記述された行動の効果を推論する手法を提案する。提案手法は,既存のモデルと比較して,性能,データ効率,一般化能力の点で有効である。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-07T03:36:37Z)
Embodied Learning for Lifelong Visual Perception [33.02424587900808]
我々は、新しいモデルを開発し、建物内を航行する様々なエージェントを比較し、生涯の視覚知覚を具体化して研究する。エージェントの目的は、探索とアクティブな視覚学習を組み合わせたプロセスの最後に、建物全体のオブジェクトやその他のセマンティッククラスを認識することである。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-28T10:47:13Z)
Seeing Differently, Acting Similarly: Imitation Learning with Heterogeneous Observations [126.78199124026398]
多くの実世界の模倣学習タスクでは、デモレーターと学習者は異なるが完全な観察空間で行動しなければならない。本研究では、上記の学習問題を異種観察学習(HOIL)としてモデル化する。本稿では,重要度重み付け,拒否学習,アクティブクエリに基づくIWREアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-17T05:44:04Z)
Behavior Priors for Efficient Reinforcement Learning [97.81587970962232]
本稿では,情報とアーキテクチャの制約を,確率論的モデリング文献のアイデアと組み合わせて行動の事前学習を行う方法について考察する。このような潜伏変数の定式化が階層的強化学習(HRL)と相互情報と好奇心に基づく目的との関係について論じる。シミュレーションされた連続制御領域に適用することで,フレームワークの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-27T13:17:18Z)
Neural Topological SLAM for Visual Navigation [112.73876869904]
意味論を生かし、近似幾何学的推論を行う空間のトポロジ的表現を設計する。本稿では,ノイズのあるアクティベーションの下でそのような表現を構築し,維持し,使用することができる教師付き学習ベースアルゴリズムについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-25T17:56:29Z)

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。