論文の概要: Data-Centric Approach to Constrained Machine Learning: A Case Study on Conway's Game of Life

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12778v1
• Date: Fri, 23 Aug 2024 00:56:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-26 16:19:03.074399
• Title: Data-Centric Approach to Constrained Machine Learning: A Case Study on Conway's Game of Life
• Title（参考訳）: 制約付き機械学習へのデータ中心的アプローチ:コンウェイの人生ゲームに関する事例研究
• Authors: Anton Bibin, Anton Dereventsov,
• Abstract要約: 本稿では、ConwayのGame of Lifeの文脈における機械学習アプリケーションに対するデータ中心のアプローチに焦点を当てる。 我々は,ゲーム・オブ・ライフの移行ルールを学習するために,最小限のアーキテクチャネットワークをトレーニングする作業を検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5755004576310334
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper focuses on a data-centric approach to machine learning applications in the context of Conway's Game of Life. Specifically, we consider the task of training a minimal architecture network to learn the transition rules of Game of Life for a given number of steps ahead, which is known to be challenging due to restrictions on the allowed number of trainable parameters. An extensive quantitative analysis showcases the benefits of utilizing a strategically designed training dataset, with its advantages persisting regardless of other parameters of the learning configuration, such as network initialization weights or optimization algorithm. Importantly, our findings highlight the integral role of domain expert insights in creating effective machine learning applications for constrained real-world scenarios.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、ConwayのGame of Lifeの文脈における機械学習アプリケーションに対するデータ中心のアプローチに焦点を当てる。 具体的には,ゲーム・オブ・ライフの移行ルールを学習するために,最小限のアーキテクチャネットワークをトレーニングする作業を検討する。 大規模な定量的分析は、戦略的に設計されたトレーニングデータセットを利用する利点を示し、その利点は、ネットワーク初期化重み付けや最適化アルゴリズムのような学習構成の他のパラメータに関係なく持続する。 重要なことは、制約のある現実のシナリオに対して効果的な機械学習アプリケーションを作成する上で、ドメインエキスパートの洞察が果たす不可欠な役割を強調します。

関連論文リスト

• Learning Where to Look: Self-supervised Viewpoint Selection for Active Localization using Geometrical Information [68.10033984296247]
  本稿では, 位置決めの精度を高めるために, 視点選択の重要性を強調し, アクティブな位置決め領域について検討する。 私たちのコントリビューションは、リアルタイム操作用に設計されたシンプルなアーキテクチャ、自己教師付きデータトレーニング方法、および実世界のロボティクスアプリケーションに適した計画フレームワークにマップを一貫して統合する能力による、データ駆動型アプローチの使用に関するものです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-22T12:32:09Z)
• Meta-Learning with Versatile Loss Geometries for Fast Adaptation Using Mirror Descent [44.56938629818211]
  メタ学習における根本的な課題は、タスク固有のモデルをトレーニングするために、抽出したモデルを迅速に“適応”する方法である。 既存のアプローチは、タスク毎のトレーニングプロセスの収束性を高めるプリコンディショナーを使用して、この課題に対処する。 この寄与は非線形ミラーマップを学習することでこの制限に対処し、多角距離メートル法を誘導する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-20T23:45:06Z)
• Evaluating Pretrained models for Deployable Lifelong Learning [15.56002252251323]
  我々は、キュレートされたデータセット上で事前学習した、視覚強化学習のための展開可能な生涯学習システム(RL)を評価する。 本システムは,メモリフットプリントが小さく,計算資源も少ないため,多数のタスクを組み込むことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-22T19:04:05Z)
• Learning Good Features to Transfer Across Tasks and Domains [16.05821129333396]
  まず、与えられたドメイン内のタスク固有の深い機能間のマッピングを学習することで、タスク間でそのような知識を共有できることを示します。 そして、ニューラルネットワークによって実装されたこのマッピング関数が、新しい未知の領域に一般化可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-26T18:49:39Z)
• Generalization with Lossy Affordances: Leveraging Broad Offline Data for Learning Visuomotor Tasks [65.23947618404046]
  本研究では,広範囲なデータを用いたオフライン強化学習を通じて,時間的拡張タスクの目標条件付きポリシを取得するフレームワークを提案する。 新たなタスク目標に直面した場合、フレームワークは余裕モデルを使用して、元のタスクをより簡単な問題に分解するサブゴールとして、損失のある表現のシーケンスを計画する。 我々は,従来の作業からロボット体験の大規模データセットを事前学習し,手動の報酬工学を使わずに視覚入力から,新しいタスクを効率的に微調整できることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-12T21:46:38Z)
• Latent Properties of Lifelong Learning Systems [59.50307752165016]
  本稿では,生涯学習アルゴリズムの潜伏特性を推定するために,アルゴリズムに依存しないサロゲート・モデリング手法を提案する。 合成データを用いた実験により,これらの特性を推定するためのアプローチを検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-28T20:58:13Z)
• Adaptive Informative Path Planning Using Deep Reinforcement Learning for UAV-based Active Sensing [2.6519061087638014]
  深層強化学習(RL)に基づく情報経路計画のための新しい手法を提案する。 本手法は,モンテカルロ木探索とオフライン学習ニューラルネットワークを組み合わせた情報知覚行動の予測を行う。 ミッション中にトレーニングされたネットワークをデプロイすることにより、限られた計算資源を持つ物理プラットフォーム上で、サンプル効率の良いオンラインリプランニングが可能になる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-28T09:00:55Z)
• Improving the Accuracy of Early Exits in Multi-Exit Architectures via Curriculum Learning [88.17413955380262]
  マルチエクイットアーキテクチャにより、ディープニューラルネットワークは、正確なコストで厳密な期限に従うために、実行を早期に終了することができる。 カリキュラム学習を活用したマルチエクジットカリキュラム学習という新しい手法を紹介します。 本手法は, 標準訓練手法と比較して, 早期終了の精度を一貫して向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-21T11:12:35Z)
• Curriculum Learning: A Survey [65.31516318260759]
  カリキュラム学習戦略は、機械学習のあらゆる分野で成功している。 我々は,様々な分類基準を考慮して,カリキュラム学習アプローチの分類を手作業で構築する。 集約型クラスタリングアルゴリズムを用いて,カリキュラム学習手法の階層木を構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-25T20:08:32Z)
• A Survey on Large-scale Machine Learning [67.6997613600942]
  機械学習はデータに対する深い洞察を与え、マシンが高品質な予測を行うことを可能にする。 ほとんどの高度な機械学習アプローチは、大規模なデータを扱う場合の膨大な時間コストに悩まされる。 大規模機械学習は、ビッグデータからパターンを、同等のパフォーマンスで効率的に学習することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-10T06:07:52Z)
• Probabilistic Active Meta-Learning [15.432006404678981]
  先行経験に基づくタスク選択をメタ学習アルゴリズムに導入する。 シミュレーションロボット実験の強いベースラインと比較して,本手法がデータ効率を向上させるという実証的証拠を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-17T12:51:42Z)

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。