論文の概要: A Pattern Language for Machine Learning Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02424v2
• Date: Sun, 04 May 2025 21:35:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-06 18:49:34.979277
• Title: A Pattern Language for Machine Learning Tasks
• Title（参考訳）: 機械学習タスクのためのパターン言語
• Authors: Benjamin Rodatz, Ian Fan, Tuomas Laakkonen, Neil John Ortega, Thomas Hoffmann, Vincent Wang-Mascianica,
• Abstract要約: 学習者の合成に対する等式制約として,目的関数の本質的データを定式化する。 1)ドメイン間における機械学習のアプローチの統一的な視点を提供し,(2)望ましい振る舞いをモデルに依存しない設計と最適化し,(3)理論的コンピュータ科学からの洞察を実践的な機械学習へインポートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We formalise the essential data of objective functions as equality constraints on composites of learners. We call these constraints "tasks", and we investigate the idealised view that such tasks determine model behaviours. We develop a flowchart-like graphical mathematics for tasks that allows us to; (1) offer a unified perspective of approaches in machine learning across domains; (2) design and optimise desired behaviours model-agnostically; and (3) import insights from theoretical computer science into practical machine learning. As a proof-of-concept of the potential practical impact of our theoretical framework, we exhibit and implement a novel "manipulator" task that minimally edits input data to have a desired attribute. Our model-agnostic approach achieves this end-to-end, and without the need for custom architectures, adversarial training, random sampling, or interventions on the data, hence enabling capable, small-scale, and training-stable models.
• Abstract（参考訳）: 学習者の合成に対する等式制約として,目的関数の本質的データを定式化する。 我々はこれらの制約を「タスク」と呼び、そのようなタスクがモデル行動を決定するという理想化された見解を考察する。 1)ドメイン間における機械学習のアプローチの統一的な視点を提供し,(2)望ましい振る舞いをモデルに依存しない設計と最適化し,(3)理論的コンピュータ科学からの洞察を実践的な機械学習へインポートする。 理論的枠組みの潜在的な実践的影響の実証として,入力データを最小限に編集して所望の属性を持つような,新しい「マニピュレータ」タスクを提示し,実装する。 我々のモデルに依存しないアプローチは、このエンドツーエンドを実現し、カスタムアーキテクチャ、敵対的トレーニング、ランダムサンプリング、データへの介入を必要とせず、可能で小規模で安定なモデルを可能にする。

関連論文リスト

• A Generalized Acquisition Function for Preference-based Reward Learning [12.158619866176487]
  優先度に基づく報酬学習は、ロボットや自律システムに対して、人間がタスクを実行したいと望む方法を教えるための一般的なテクニックである。 従来の研究では、報酬関数パラメータに関する情報獲得を最大化するために、嗜好クエリを積極的に合成することで、データ効率が向上することが示されている。 本研究では, 報酬関数を行動同値クラスまで学習するためには, 行動上の同一ランク付け, 選択上の分布, その他の関連する2つの報酬の類似性の定義などの最適化が可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-09T20:32:17Z)
• Transformer-based Causal Language Models Perform Clustering [20.430255724239448]
  簡単な指示追従タスクを導入し、合成データセットを用いてトランスフォーマーに基づく因果言語モデルを分析する。 本研究は,本モデルが隠れ空間内のデータをクラスタリングすることで,タスク固有の情報を学習し,学習中にこのクラスタリングプロセスが動的に進化することを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-19T14:02:31Z)
• What Makes Pre-Trained Visual Representations Successful for Robust Manipulation? [57.92924256181857]
  照明やシーンテクスチャの微妙な変化の下では,操作や制御作業のために設計された視覚表現が必ずしも一般化されないことがわかった。 創発的セグメンテーション能力は,ViTモデルにおける分布外一般化の強い予測因子であることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-03T18:09:08Z)
• Visual Affordance Prediction for Guiding Robot Exploration [56.17795036091848]
  我々は,ロボット探索を導くための視覚能力の学習手法を開発した。 VQ-VAEの潜伏埋め込み空間における条件分布の学習にはTransformerベースのモデルを用いる。 本稿では,ロボット操作における視覚的目標条件付きポリシー学習において,目標サンプリング分布として機能することで探索を導くために,トレーニングされた余裕モデルをどのように利用できるかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-28T17:53:09Z)
• Programmatically Grounded, Compositionally Generalizable Robotic Manipulation [35.12811184353626]
  意味表現を統合化するための従来の事前学習ファインタニングパイプラインは、ドメイン固有の行動情報の学習に絡み合っていることを示す。 本稿では,言語命令の統語的構造と意味的構造を利用して,事前学習モデルを活用するモジュール方式を提案する。 我々のモデルは、様々な操作行動において、ゼロショットと合成の一般化を改善するために、動作と知覚をうまく切り離すことに成功している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-26T20:56:40Z)
• CIPER: Combining Invariant and Equivariant Representations Using Contrastive and Predictive Learning [6.117084972237769]
  比較不変性と予測同変表現学習(CIPER)を導入する。 CIPERは、1つの共有エンコーダとエンコーダの上の2つの異なる出力ヘッドを用いて、不変および同変学習目的を含む。 我々は静的な画像タスクと時間拡張された画像データセットについて評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-05T07:50:46Z)
• Task Formulation Matters When Learning Continually: A Case Study in Visual Question Answering [58.82325933356066]
  継続的な学習は、以前の知識を忘れずに、一連のタスクでモデルを漸進的にトレーニングすることを目的としている。 本稿では,視覚的質問応答において,異なる設定がパフォーマンスに与える影響について詳細に検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-30T19:12:58Z)
• Deep transfer learning for partial differential equations under conditional shift with DeepONet [0.0]
  深層演算子ネットワーク(DeepONet)を用いた条件シフト下でのタスク固有学習のための新しいTLフレームワークを提案する。 条件埋め込み演算子理論に触発されて、ソース領域とターゲット特徴領域の間の統計的距離を測定する。 提案するTLフレームワークは,ソースドメインとターゲットドメインの間に大きな違いがあるにも関わらず,高速かつ効率的なマルチタスク演算子学習を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-20T23:23:38Z)
• Pre-Trained Language Models for Interactive Decision-Making [72.77825666035203]
  目的と観測を埋め込みのシーケンスとして表現する模倣学習の枠組みを述べる。 このフレームワークは様々な環境にまたがって効果的な一般化を可能にすることを実証する。 新たなゴールや新しいシーンを含むテストタスクでは、言語モデルによる初期化ポリシーはタスク完了率を43.6%改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-03T18:55:52Z)
• Visual Transformer for Task-aware Active Learning [49.903358393660724]
  プールベースのアクティブラーニングのための新しいパイプラインを提案する。 提案手法は,学習中に使用可能なアンラベリング例を利用して,ラベル付き例との相関関係を推定する。 ビジュアルトランスフォーマーは、ラベル付き例と非ラベル付き例の間の非ローカルビジュアル概念依存性をモデル化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-07T17:13:59Z)
• Learning What Makes a Difference from Counterfactual Examples and Gradient Supervision [57.14468881854616]
  ニューラルネットワークの一般化能力を改善するための補助的学習目標を提案する。 我々は、異なるラベルを持つ最小差の例のペア、すなわち反ファクトまたはコントラストの例を使用し、タスクの根底にある因果構造を示す信号を与える。 このテクニックで訓練されたモデルは、配布外テストセットのパフォーマンスを向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-20T02:47:49Z)

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。