論文の概要: A Neurosymbolic Approach to Adaptive Feature Extraction in SLAM
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06889v2
- Date: Mon, 15 Jul 2024 15:12:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-16 13:41:05.235388
- Title: A Neurosymbolic Approach to Adaptive Feature Extraction in SLAM
- Title（参考訳）: SLAMにおける適応的特徴抽出のためのニューロシンボリックアプローチ
- Authors: Yasra Chandio, Momin A. Khan, Khotso Selialia, Luis Garcia, Joseph DeGol, Fatima M. Anwar,
- Abstract要約: 既存の追跡手法は環境変化や境界条件に適応しない。
ディープラーニングベースのアプローチは、環境の変化に適応できるが、トレーニングにはかなりのデータを必要とし、新しいドメインに適応する柔軟性に欠けることが多い。
本稿では,データを利用して複雑な関係を学習しながら,従来のSLAMアプローチからドメイン知識を統合した適応型SLAMパイプラインを構築するための,ニューロシンボリックプログラム手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.337602435254854
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Autonomous robots, autonomous vehicles, and humans wearing mixed-reality headsets require accurate and reliable tracking services for safety-critical applications in dynamically changing real-world environments. However, the existing tracking approaches, such as Simultaneous Localization and Mapping (SLAM), do not adapt well to environmental changes and boundary conditions despite extensive manual tuning. On the other hand, while deep learning-based approaches can better adapt to environmental changes, they typically demand substantial data for training and often lack flexibility in adapting to new domains. To solve this problem, we propose leveraging the neurosymbolic program synthesis approach to construct adaptable SLAM pipelines that integrate the domain knowledge from traditional SLAM approaches while leveraging data to learn complex relationships. While the approach can synthesize end-to-end SLAM pipelines, we focus on synthesizing the feature extraction module. We first devise a domain-specific language (DSL) that can encapsulate domain knowledge on the important attributes for feature extraction and the real-world performance of various feature extractors. Our neurosymbolic architecture then undertakes adaptive feature extraction, optimizing parameters via learning while employing symbolic reasoning to select the most suitable feature extractor. Our evaluations demonstrate that our approach, neurosymbolic Feature EXtraction (nFEX), yields higher-quality features. It also reduces the pose error observed for the state-of-the-art baseline feature extractors ORB and SIFT by up to 90% and up to 66%, respectively, thereby enhancing the system's efficiency and adaptability to novel environments.
- Abstract（参考訳）: 自律ロボット、自動運転車、および混合現実のヘッドセットを身に着けている人間は、現実世界の環境を動的に変化させる際に、安全クリティカルなアプリケーションのために正確で信頼性の高い追跡サービスを必要とします。
しかし、SLAMのような既存の追跡手法は、広範囲な手動チューニングにもかかわらず、環境変化や境界条件に順応しない。
一方、ディープラーニングベースのアプローチは環境の変化に適応できるが、トレーニングにはかなりのデータが必要であり、新しいドメインに適応する柔軟性に欠けることが多い。
そこで本研究では,ニューロシンボリックプログラム合成手法を用いて,従来のSLAMアプローチからのドメイン知識を統合し,複雑な関係を学習するデータを活用する適応型SLAMパイプラインを構築することを提案する。
このアプローチはエンドツーエンドのSLAMパイプラインを合成できるが、機能抽出モジュールの合成に重点を置いている。
まずドメイン固有の言語(DSL)を考案し、特徴抽出の重要な属性と様々な特徴抽出器の実際の性能についてドメインの知識をカプセル化する。
我々のニューロシンボリックアーキテクチャは適応的特徴抽出を行い、最も適した特徴抽出器を選択するためにシンボリック推論を用いて学習を通してパラメータを最適化する。
評価の結果,神経シンボル的特徴抽出(nFEX)は高品質な特徴をもたらすことが示された。
また、最先端のベースライン特徴抽出器ORBとSIFTで観測されるポーズ誤差を最大90%、最大66%削減し、新しい環境へのシステムの効率性と適応性を向上する。
関連論文リスト
- Entropy-Regularized Token-Level Policy Optimization for Language Agent Reinforcement [67.1393112206885]
大規模言語モデル(LLM)は、対話的な意思決定タスクにおいてインテリジェントなエージェントとして期待されている。
本稿では,トークンレベルでのLLMの最適化に適したエントロピー拡張RL法である,エントロピー正規化トークンレベル最適化(ETPO)を導入する。
我々は,データサイエンスコード生成を多段階対話型タスクのシリーズとしてモデル化したシミュレーション環境におけるETPOの有効性を評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-09T07:45:26Z) - OIL-AD: An Anomaly Detection Framework for Sequential Decision Sequences [16.828732283348817]
オフライン学習に基づく異常検出(OIL-AD)と呼ばれる教師なし手法を提案する。
OIL-ADは2つの抽出された行動特徴(行動最適性と順序関連)を用いて、意思決定シーケンスの異常を検出する。
実験の結果,OIL-ADはF1スコアを最大34.8%向上し,優れたオンライン異常検出性能が得られることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-07T04:06:53Z) - The Role of Foundation Models in Neuro-Symbolic Learning and Reasoning [54.56905063752427]
Neuro-Symbolic AI(NeSy)は、AIシステムの安全なデプロイを保証することを約束している。
ニューラルネットワークとシンボリックコンポーネントを順次トレーニングする既存のパイプラインは、広範なラベリングを必要とする。
新しいアーキテクチャであるNeSyGPTは、生データから象徴的特徴を抽出する視覚言語基盤モデルを微調整する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-02T20:33:14Z) - Self Expanding Convolutional Neural Networks [1.4330085996657045]
本稿では,学習中の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を動的に拡張する新しい手法を提案する。
我々は、単一のモデルを動的に拡張する戦略を採用し、様々な複雑さのレベルでチェックポイントの抽出を容易にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-11T06:22:40Z) - Enhancing Automatic Modulation Recognition through Robust Global Feature
Extraction [12.868218616042292]
変調信号は長時間の時間依存性を示す。
人間の専門家は星座図のパターンを分析し、変調スキームを分類する。
古典的な畳み込みベースのネットワークは、局所的な特徴を抽出することに長けているが、グローバルな関係を捉えるのに苦労している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-02T06:31:24Z) - Gone Fishing: Neural Active Learning with Fisher Embeddings [55.08537975896764]
ディープニューラルネットワークと互換性のあるアクティブな学習アルゴリズムの必要性が高まっている。
本稿では,ニューラルネットワークのための抽出可能かつ高性能な能動学習アルゴリズムBAITを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-17T17:26:31Z) - Learning to Continuously Optimize Wireless Resource in a Dynamic
Environment: A Bilevel Optimization Perspective [52.497514255040514]
この研究は、データ駆動メソッドが動的環境でリソース割り当て戦略を継続的に学び、最適化することを可能にする新しいアプローチを開発しています。
学習モデルが新たなエピソードに段階的に適応できるように、連続学習の概念を無線システム設計に組み込むことを提案する。
我々の設計は、異なるデータサンプルにまたがる公平性を保証する、新しい二段階最適化定式化に基づいている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-03T07:23:39Z) - Learning in Deep Neural Networks Using a Biologically Inspired Optimizer [5.144809478361604]
人工神経(ANN)とスパイクニューラルネット(SNN)にインスパイアされた新しい生物モデルを提案する。
GRAPESは、ニューラルネットワークの各ノードにおけるエラー信号の重量分布依存変調を実装している。
生物学的にインスパイアされたこのメカニズムは,ネットワークの収束率を体系的に改善し,ANNやSNNの分類精度を大幅に向上させることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-23T13:50:30Z) - Learning to Continuously Optimize Wireless Resource In Episodically
Dynamic Environment [55.91291559442884]
この研究は、データ駆動型手法が動的環境で継続的に学習し、最適化できる方法論を開発する。
本稿では,無線システム学習のモデリングプロセスに連続学習の概念を構築することを提案する。
我々の設計は、異なるデータサンプル間で「一定の公正性を保証する」新しいmin-maxの定式化に基づいている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-16T08:24:34Z) - ePointDA: An End-to-End Simulation-to-Real Domain Adaptation Framework
for LiDAR Point Cloud Segmentation [111.56730703473411]
LiDARデータ上でディープニューラルネットワーク(DNN)をトレーニングするには、大規模なポイントワイドアノテーションが必要である。
シミュレーション・トゥ・リアル・ドメイン適応(SRDA)は、DNNを無制限の合成データと自動生成されたラベルで訓練する。
ePointDAは、自己教師付きドロップアウトノイズレンダリング、統計不変および空間適応型特徴アライメント、転送可能なセグメンテーション学習の3つのモジュールで構成されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-07T23:46:08Z) - Zero-Shot Reinforcement Learning with Deep Attention Convolutional
Neural Networks [12.282277258055542]
本研究では、特定の視覚センサ構成を持つ深層注意畳み込みニューラルネットワーク(DACNN)が、より低い計算複雑性で高いドメインとパラメータの変動を持つデータセット上でトレーニングを行うことを示す。
我々の新しいアーキテクチャは、制御対象に対する認識に適応し、知覚ネットワークを事前訓練することなくゼロショット学習を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-02T19:41:58Z)
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。