論文の概要: CoGen: Learning from Feedback with Coupled Comprehension and Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15992v1
• Date: Wed, 28 Aug 2024 17:58:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-29 14:59:16.339015
• Title: CoGen: Learning from Feedback with Coupled Comprehension and Generation
• Title（参考訳）: CoGen: 結合した理解と生成によるフィードバックから学ぶ
• Authors: Mustafa Omer Gul, Yoav Artzi,
• Abstract要約: 本研究は、ユーザとのインタラクションから継続的に学習することに焦点を当てた理解と生成の結合について研究する。 我々は2人のプレイヤーの参照ゲームで研究を行い、何千ものユーザーとの対話のために様々なモデルをデプロイした。 我々は時間とともに性能が劇的に向上し、包括的世代結合は絶対的に26%まで性能が向上することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.19035466590001
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Systems with both language comprehension and generation capabilities can benefit from the tight connection between the two. This work studies coupling comprehension and generation with focus on continually learning from interaction with users. We propose techniques to tightly integrate the two capabilities for both learning and inference. We situate our studies in two-player reference games, and deploy various models for thousands of interactions with human users, while learning from interaction feedback signals. We show dramatic improvements in performance over time, with comprehension-generation coupling leading to performance improvements up to 26% in absolute terms and up to 17% higher accuracies compared to a non-coupled system. Our analysis also shows coupling has substantial qualitative impact on the system's language, making it significantly more human-like.
• Abstract（参考訳）: 言語理解と生成能力の両方を持つシステムは、両者の密接な接続の恩恵を受けることができる。 本研究は、ユーザとのインタラクションから継続的に学習することに焦点を当てた理解と生成の結合について研究する。 学習と推論の両面での2つの能力を密に統合する手法を提案する。 我々は2人プレイヤ参照ゲームで研究を行い、インタラクションフィードバック信号から学習しながら、何千ものユーザーとのインタラクションのための様々なモデルをデプロイする。 非結合システムに比べて26%,最大17%の精度で性能が向上した。 私たちの分析では、結合がシステムの言語にかなり質的な影響を与え、より人間らしくなっていることも示しています。

関連論文リスト

• Prosody as a Teaching Signal for Agent Learning: Exploratory Studies and Algorithmic Implications [2.8243597585456017]
  本稿では,人間教師からのエージェント学習を強化するための教示信号として,韻律の統合を提唱する。 その結果,明示的なフィードバックと組み合わせることで,韻律的特徴が強化学習効果を高めることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-31T01:51:23Z)
• Grounding Language in Multi-Perspective Referential Communication [16.421832484760987]
  マルチエージェント環境における表現生成と理解のためのタスクとデータセットを提案する。 我々は2,970人の人間が書いた参照表現のデータセットを収集し、それぞれが人間の理解的判断と組み合わせる。 自動モデルの性能を人間のパートナーとペアリングした話者とリスナーとして評価し,人間のエージェントのペアよりも遅れた参照生成と理解の遅延の両方におけるモデル性能を確認した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-04T22:42:30Z)
• Progressively Efficient Learning [58.6490456517954]
  我々はCEIL(Communication-Efficient Interactive Learning)という新しい学習フレームワークを開発した。 CEILは、学習者と教師がより抽象的な意図を交換することで効率的にコミュニケーションする人間のようなパターンの出現につながる。 CEILで訓練されたエージェントは、新しいタスクを素早く習得し、非階層的で階層的な模倣学習を、絶対的な成功率で最大50%、20%上回った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-13T07:52:04Z)
• Re-mine, Learn and Reason: Exploring the Cross-modal Semantic Correlations for Language-guided HOI detection [57.13665112065285]
  ヒューマンオブジェクトインタラクション(HOI)検出は、コンピュータビジョンの課題である。 本稿では,構造化テキスト知識を組み込んだHOI検出フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-25T14:20:52Z)
• Simultaneous or Sequential Training? How Speech Representations Cooperate in a Multi-Task Self-Supervised Learning System [12.704529528199064]
  最近の研究は、表現学習のための自己教師付き学習(SSL)と視覚接地音声(VGS)処理機構を組み合わせたものである。 マルチタスク学習システムとして,wav2vec 2.0ベースのSSLとトランスフォーマーベースのVGSの協調最適化について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-05T15:35:19Z)
• Joint Engagement Classification using Video Augmentation Techniques for Multi-person Human-robot Interaction [22.73774398716566]
  本稿では,親子のダイアドの交際関係を同定するための新しい枠組みを提案する。 家庭の社会ロボットと一緒に物語本を読む親のダイアドのデータセットを用いて、まずRGBフレームと骨格ベースの関節エンゲージメント認識モデルを訓練する。 第2に,ロボット親子間相互作用における学習モデルの使用に関する実験結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-28T23:52:55Z)
• Co-Located Human-Human Interaction Analysis using Nonverbal Cues: A Survey [71.43956423427397]
  本研究の目的は,非言語的キューと計算手法を同定し,効果的な性能を実現することである。 この調査は、最も広い範囲の社会現象と相互作用設定を巻き込むことによって、相手と異なる。 もっともよく使われる非言語キュー、計算方法、相互作用環境、センシングアプローチは、それぞれマイクとカメラを備えた3,4人で構成される会話活動、ベクターマシンのサポート、ミーティングである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-20T13:37:57Z)
• An Adversarial Learning based Multi-Step Spoken Language Understanding System through Human-Computer Interaction [70.25183730482915]
  対戦型学習に基づく多段階音声言語理解システムを提案する。 我々は,F1の観点で解析性能を少なくとも2.5%向上させることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-06T03:46:53Z)
• Learning Adaptive Language Interfaces through Decomposition [89.21937539950966]
  本稿では,分解による新しいハイレベルな抽象化を学習するニューラルセマンティック解析システムを提案する。 ユーザは、新しい振る舞いを記述する高レベルな発話を低レベルなステップに分解することで、対話的にシステムを教える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-11T08:27:07Z)
• On the interaction between supervision and self-play in emergent communication [82.290338507106]
  本研究は,2つのカテゴリの学習信号と,サンプル効率の向上を目標とする学習信号の関係について検討する。 人間のデータに基づく教師付き学習による初等訓練エージェントが,自己演奏が会話に優れていることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-04T02:35:19Z)

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。