論文の概要: Dynamic Neural Curiosity Enhances Learning Flexibility for Autonomous Goal Discovery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00152v1
- Date: Fri, 29 Nov 2024 06:37:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-04 15:47:53.951076
- Title: Dynamic Neural Curiosity Enhances Learning Flexibility for Autonomous Goal Discovery
- Title（参考訳）: 自律ゴール発見のための学習柔軟性を高める動的ニューラルネットワーク好奇心
- Authors: Quentin Houbre, Roel Pieters,
- Abstract要約: 本稿では,Locus Coeruleus-Norepinephrineシステムからインスピレーションを得て,好奇心と注意の根源となることを提案する。
本研究では, ロボットアームを用いたロボットアームを, 様々な難易度を持つ物体の集合上で実験することにより, アプローチを適用した。
アーキテクチャは動的ニューラルネットワークでモデル化され、フォワードモデルと逆モデルを用いて目標の学習をサポートする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: The autonomous learning of new goals in robotics remains a complex issue to address. Here, we propose a model where curiosity influence learning flexibility. To do so, this paper proposes to root curiosity and attention together by taking inspiration from the Locus Coeruleus-Norepinephrine system along with various cognitive processes such as cognitive persistence and visual habituation. We apply our approach by experimenting with a simulated robotic arm on a set of objects with varying difficulty. The robot first discovers new goals via bottom-up attention through motor babbling with an inhibition of return mechanism, then engage to the learning of goals due to neural activity arising within the curiosity mechanism. The architecture is modelled with dynamic neural fields and the learning of goals such as pushing the objects in diverse directions is supported by the use of forward and inverse models implemented by multi-layer perceptrons. The adoption of dynamic neural fields to model curiosity, habituation and persistence allows the robot to demonstrate various learning trajectories depending on the object. In addition, the approach exhibits interesting properties regarding the learning of similar goals as well as the continuous switch between exploration and exploitation.
- Abstract（参考訳）: ロボット工学における新しい目標の自律的な学習は、依然として解決すべき複雑な問題である。
本稿では,好奇心が学習の柔軟性に影響を与えるモデルを提案する。
そこで本研究では,認知的持続性や視覚的習慣などの認知過程とともに,Locus Coeruleus-Norepinephrineシステムからインスピレーションを得て,好奇心と注意をルートする手法を提案する。
本手法は, ロボットアームを用いて, 様々な難易度を持つ物体の集合上で実験を行うことにより適用する。
ロボットはまず、リターンメカニズムの阻害によるモーターバブリングを通じてボトムアップの注意を通して新しい目標を発見し、好奇心のメカニズム内で発生する神経活動による目標の学習に取り組みます。
アーキテクチャは動的ニューラルネットワークでモデル化され、多層パーセプトロンによって実装された前方および逆モデルを用いることで、様々な方向にオブジェクトをプッシュするなどの目標の学習をサポートする。
好奇心、習慣、永続性をモデル化するための動的ニューラルネットワークの採用により、ロボットは対象に応じて様々な学習軌跡を実演することができる。
さらに、この手法は、類似した目標の学習に関する興味深い特性と、探索と搾取の連続的な切り替えを示す。
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