論文の概要: Extract-QD Framework: A Generic Approach for Quality-Diversity in Noisy, Stochastic or Uncertain Domains

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06585v1
• Date: Mon, 10 Feb 2025 15:52:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:34:39.835094
• Title: Extract-QD Framework: A Generic Approach for Quality-Diversity in Noisy, Stochastic or Uncertain Domains
• Title（参考訳）: 抽出QDフレームワーク:雑音・確率・不確実領域における品質多様性のジェネリックアプローチ
• Authors: Manon Flageat, Johann Huber, François Helenon, Stephane Doncieux, Antoine Cully,
• Abstract要約: 第1にExtract-QD Framework(EQD Framework)、第2にExtract-ME(EME)という2つのコントリビューションを提示します。 EQD Frameworkはモジュールビュー内の既存のアプローチを統一し、モジュールの交換による新しいメソッドの開発を促進する。 新しい不確実なタスクに対して、私たちのコントリビューションは、信頼できる"第一の推測"メソッドとしてEMEを提供し、タスク固有のアプローチを開発するためのツールとしてEQD Frameworkを提供しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.084778152234208
• License:
• Abstract: Quality-Diversity (QD) has demonstrated potential in discovering collections of diverse solutions to optimisation problems. Originally designed for deterministic environments, QD has been extended to noisy, stochastic, or uncertain domains through various Uncertain-QD (UQD) methods. However, the large number of UQD methods, each with unique constraints, makes selecting the most suitable one challenging. To remedy this situation, we present two contributions: first, the Extract-QD Framework (EQD Framework), and second, Extract-ME (EME), a new method derived from it. The EQD Framework unifies existing approaches within a modular view, and facilitates developing novel methods by interchanging modules. We use it to derive EME, a novel method that consistently outperforms or matches the best existing methods on standard benchmarks, while previous methods show varying performance. In a second experiment, we show how our EQD Framework can be used to augment existing QD algorithms and in particular the well-established Policy-Gradient-Assisted-MAP-Elites method, and demonstrate improved performance in uncertain domains at no additional evaluation cost. For any new uncertain task, our contributions now provide EME as a reliable "first guess" method, and the EQD Framework as a tool for developing task-specific approaches. Together, these contributions aim to lower the cost of adopting UQD insights in QD applications.
• Abstract（参考訳）: QD(Quality-Diversity)は、最適化問題に対する多様なソリューションのコレクションを発見する可能性を示している。 もともとは決定論的環境のために設計されたQDは、様々なUncertain-QD(UQD)メソッドによってノイズ、確率、不確実な領域に拡張されている。 しかし、多くのUQD法は、それぞれに固有の制約があるため、最も適した方法を選択することは困難である。 この状況を改善するために、まず、抽出QDフレームワーク(EQD Framework)と、それに由来する新しい方法である抽出ME(EME)の2つのコントリビューションを提示する。 EQD Frameworkはモジュールビュー内の既存のアプローチを統一し、モジュールの交換による新しいメソッドの開発を促進する。 EMEは標準ベンチマークで最高のメソッドを一貫して上回り、マッチする新しい手法であり、従来の手法では様々な性能を示していました。 第2の実験では、我々のEQDフレームワークが既存のQDアルゴリズム、特に確立されたポリシ-グラディエント-アアシスト-MAP-Elites手法の強化にどのように利用できるかを示し、不確実領域の性能をさらなる評価コストなしで向上させることを示した。 新しい不確実なタスクに対して、私たちのコントリビューションは、信頼できる"第一の推測"メソッドとしてEMEを提供し、タスク固有のアプローチを開発するためのツールとしてEQD Frameworkを提供しています。 これらのコントリビューションは、QDアプリケーションにUQDインサイトを採用するコストを下げることを目的としている。

関連論文リスト

• Token-Level Density-Based Uncertainty Quantification Methods for Eliciting Truthfulness of Large Language Models [76.17975723711886]
  不確実性定量化(英: Uncertainty Quantification、UQ)は、大規模言語モデル(LLM)から真正性を求めるための顕著なアプローチである。 本研究では,テキスト生成のために,分類タスクのUQ技術であるMahalanobis Distance (MD)を適用した。 提案手法は,複数レイヤのLCMからトークン埋め込みを抽出し,各トークンのMDスコアを計算し,これらの特徴を訓練した線形回帰を用いてロバストな不確実性スコアを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-20T10:25:13Z)
• Benchmarking Uncertainty Quantification Methods for Large Language Models with LM-Polygraph [83.90988015005934]
  不確実性定量化は機械学習アプリケーションにおいて重要な要素である。 最新のUQベースラインの集合を実装した新しいベンチマークを導入する。 我々は、11タスクにわたるUQと正規化技術に関する大規模な実証的研究を行い、最も効果的なアプローチを特定した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-21T20:06:31Z)
• Large Language Models as In-context AI Generators for Quality-Diversity [8.585387103144825]
  In-context QDは、QDアーカイブから品質の異なる例をコンテキストとして、少数ショットと多ショットのプロンプトを使って興味深いソリューションを生成することを目的としている。 In-context QD display promising results than both QD baselines and similar strategy developed for single-jective optimization。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-24T10:35:36Z)
• Benchmark tasks for Quality-Diversity applied to Uncertain domains [1.5469452301122175]
  実装が容易で軽量な8つのタスクを3つのカテゴリに分けて紹介します。 我々は、UQDベンチマークタスクを簡単に定義するための重要な不確実性を特定する。 私たちのタスクはすべて、Redundant Arm上に構築されています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-24T21:23:26Z)
• Don't Bet on Luck Alone: Enhancing Behavioral Reproducibility of Quality-Diversity Solutions in Uncertain Domains [2.639902239625779]
  アーカイブ再現性向上アルゴリズム(ARIA)を紹介する。 ARIAは、アーカイブに存在するソリューションの品質を改善するプラグイン・アンド・プレイのアプローチである。 提案アルゴリズムは,任意のアーカイブの品質とディスクリプタ空間のカバレッジを少なくとも50%向上させることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-07T14:45:14Z)
• Benchmarking the Reliability of Post-training Quantization: a Particular Focus on Worst-case Performance [53.45700148820669]
  ポストトレーニング量子化(PTQ)は、独自のアーキテクチャやトレーニング手順を変更することなく、ディープニューラルネットワーク(DNN)を圧縮するための一般的な方法である。 その有効性と利便性にもかかわらず、分散シフトやデータノイズといった極端ケースの存在下でのPTQ手法の信頼性は明らかにされていない。 そこで本研究では,様々なPTQ手法を用いてこの問題について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-23T02:55:50Z)
• Enhancing MAP-Elites with Multiple Parallel Evolution Strategies [8.585387103144825]
  進化戦略(ES)に基づく新しい品質多様性(QD)アルゴリズムを提案する。 MEMESは複数の(最大100までの)同時ESプロセスを維持しており、それぞれが独立してQD最適化用に設計されている。 ブラックボックス最適化とQD強化学習において,MEMESは勾配に基づくQDアルゴリズムと突然変異に基づくQDアルゴリズムの両方より優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-10T18:55:02Z)
• Uncertain Quality-Diversity: Evaluation methodology and new methods for Quality-Diversity in Uncertain Domains [1.827510863075184]
  品質多様性最適化(QD)は、幅広いアプリケーションにわたって有望な結果をもたらすことが証明されている。 しかし、QDアプローチは、ソリューションの真のパフォーマンスとノベルティを定量化する能力に影響を与えるため、環境における不確実性の存在に苦慮する。 不確実領域に対する共通フレームワークを定式化する。 第2に、新しい世代ごとのサンプリング予算と、不確実QDに特化して設計された既存のメトリクスのセットを頼りに、不確実QDアプローチを評価するための新しい方法論を提案する。 第3に、不確実な3つの新しいQDアルゴリズム、アーカイブサンプリング、並列適応を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-01T14:12:04Z)
• Plug-and-Play Few-shot Object Detection with Meta Strategy and Explicit Localization Inference [78.41932738265345]
  本稿では, 微調整を行なわずに新しいカテゴリーの物体を正確に検出できるプラグ検出器を提案する。 局所化プロセスに2つの明示的な推論を導入し、アノテーション付きデータへの依存を減らす。 これは、様々な評価プロトコルの下で、効率、精度、リコールの両方において大きなリードを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-26T03:09:57Z)
• Few-shot Quality-Diversity Optimization [50.337225556491774]
  品質多様性(QD)の最適化は、強化学習における知覚的最小値とスパース報酬を扱う上で効果的なツールであることが示されている。 本稿では,タスク分布の例から,パラメータ空間の最適化によって得られる経路の情報を利用して,未知の環境でQD手法を初期化する場合,数発の適応が可能であることを示す。 ロボット操作とナビゲーションベンチマークを用いて、疎密な報酬設定と密集した報酬設定の両方で実施された実験は、これらの環境でのQD最適化に必要な世代数を著しく削減することを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-14T17:12:20Z)
• SUNRISE: A Simple Unified Framework for Ensemble Learning in Deep Reinforcement Learning [102.78958681141577]
  SUNRISEは単純な統一アンサンブル法であり、様々な非政治的な深層強化学習アルゴリズムと互換性がある。 SUNRISEは, (a) アンサンブルに基づく重み付きベルマンバックアップと, (b) 最上位の自信境界を用いて行動を選択する推論手法を統合し, 効率的な探索を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-09T17:08:44Z)

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。