物理的カスケーディングイベントに関する理由と行動の理由の学習【JST・京大機械翻訳】

Atzmon Yuval; Meirom Eli A.; Mannor Shie; Chechik Gal

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212469589716 整理番号：22P0283720

物理的カスケーディングイベントに関する理由と行動の理由の学習【JST・京大機械翻訳】

Learning to reason about and to act on physical cascading events

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (4件)： , , ,
資料名：
発行年： 2022年02月02日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年07月23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)

動的環境との相互作用と相互作用はAIにおける基本的問題であるが,行動が交差依存事象のカスケードを誘発することができるとき,それは非常に挑戦的になる。エージェントが物理的にシミュレートした動的シーンのビデオを示す,{em Cascade}と呼ばれる新しい教師つき学習セットアップを導入し,システムが「偽造」目標に達するように,イベントのカスケードを介入し,トリガするよう依頼した。例えば,このエージェントは,グリーンボールを押すことにより,青ボールを「赤いボールにヒットする」ことを要求している。エージェント介入は連続空間から引き出され,事象のカスケードはダイナミクスを高度に非線形にする。セマンティックツリー探索をイベント駆動フォワードモデルと組み合わせ,連続空間におけるセマンティックツリーの探索を学習するアルゴリズムを考案した。提案アプローチは,以前には複雑なシーンにおける介入に対する命令を効果的に追跡することを学習する。また,事象の観察されたカスケードを提供するとき,代替結果についての理由も得られる。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , ,
, , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能

, ,

前のページに戻る