ゼリービーン世界:ネバーエンド学習のためのテストベッド【JST・京大機械翻訳】

Platanios Emmanouil Antonios; Saparov Abulhair; Mitchell Tom

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202205680487095 整理番号：22P0112085

ゼリービーン世界:ネバーエンド学習のためのテストベッド【JST・京大機械翻訳】

Jelly Bean World: A Testbed for Never-Ending Learning

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発行年： 2020年02月14日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年02月14日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

機械学習は,近年,成功した成功を示した。しかし,現在の機械学習システムは高度に特殊化され,特定の問題やドメイン,典型的には単一の狭いデータセットに訓練されている。一方,人間の学習は,非常に一般的で適応可能である。厳しい学習は,より複雑な環境において,より多様な相互関連タスクを学習できる機械学習システムを設計するための研究者を奨励する目的で,このギャップを埋めることを目的とする機械学習パラダイムである。今日まで,環境やテストベッドは,決してない学習システムの開発と評価を容易にする。この目的のために,Jelly Bean Worldテストベッドを提案した。Jelly Bean Worldは,アイテムで満たされ,エージェントがナビゲートできる2次元グリッド世界における実験を可能にする。このテストベッドは,十分に複雑な環境を提供し,より一般的に知的アルゴリズムが現在の最先端の強化学習手法よりも良好に実行しなければならない。それは非定常環境を生成し,マルチタスク,マルチエージェント,マルチモーダル,およびカリキュラム学習設定による実験を容易にする。この新しい自由に利用可能なソフトウェアは,決してない学習システムおよびより広く,一般的な知能システムの開発と評価において,新しい研究と興味を促進するであろうことを期待する。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能

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