ترجمه فارسی مقاله کاوش کارآمد و یادگیری مدل جهان متمایز با انتزاع شی محور

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

عنوان مقاله به انگلیسی Efficient Exploration and Discriminative World Model Learning with an Object-Centric Abstraction
عنوان مقاله به فارسی کاوش کارآمد و یادگیری مدل جهان متمایز با انتزاع شی محور
نویسندگان Anthony GX-Chen, Kenneth Marino, Rob Fergus
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 31
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Machine Learning,Artificial Intelligence,یادگیری ماشین , هوش مصنوعی ,
توضیحات Submitted 21 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: Preprint
توضیحات به فارسی ارائه شده 21 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد. ، نظرات: preprint
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

In the face of difficult exploration problems in reinforcement learning, we study whether giving an agent an object-centric mapping (describing a set of items and their attributes) allow for more efficient learning. We found this problem is best solved hierarchically by modelling items at a higher level of state abstraction to pixels, and attribute change at a higher level of temporal abstraction to primitive actions. This abstraction simplifies the transition dynamic by making specific future states easier to predict. We make use of this to propose a fully model-based algorithm that learns a discriminative world model, plans to explore efficiently with only a count-based intrinsic reward, and can subsequently plan to reach any discovered (abstract) states. We demonstrate the model's ability to (i) efficiently solve single tasks, (ii) transfer zero-shot and few-shot across item types and environments, and (iii) plan across long horizons. Across a suite of 2D crafting and MiniHack environments, we empirically show our model significantly out-performs state-of-the-art low-level methods (without abstraction), as well as performant model-free and model-based methods using the same abstraction. Finally, we show how to reinforce learn low level object-perturbing policies, as well as supervise learn the object mapping itself.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

در مواجهه با مشکلات اکتشافی دشوار در یادگیری تقویت ، ما مطالعه می کنیم که آیا به یک عامل نقشه برداری شیء محور (توصیف مجموعه ای از موارد و ویژگی های آنها) امکان یادگیری کارآمدتر را فراهم می کند.ما دریافتیم که این مشکل با مدل سازی موارد در سطح بالاتری از انتزاع حالت به پیکسل ها به بهترین وجه سلسله مراتبی حل می شود و تغییر را در سطح بالاتری از انتزاع زمانی به اقدامات بدوی انجام می دهد.این انتزاع با ساده تر پیش بینی حالت های خاص آینده ، پویا انتقال را ساده می کند.ما از این استفاده می کنیم تا یک الگوریتم کاملاً مبتنی بر مدل را پیشنهاد کنیم که یک مدل جهانی تبعیض آمیز را یاد می گیرد ، قصد دارد تا تنها با یک پاداش ذاتی مبتنی بر شمارش ، کارآمد را کشف کند و متعاقباً می تواند برای دستیابی به هر کشورهای کشف شده (انتزاعی) برنامه ریزی کند.ما توانایی مدل را در (i) حل کارآمد وظایف منفرد ، (ب) انتقال صفر و چند ضربه را در انواع و محیط های مورد نشان می دهیم ، و (iii) در افق های طولانی برنامه ریزی می کنیم.در میان مجموعه ای از محیط های ساخت 2D و MiniHack ، ما به طور تجربی مدل خود را به طور قابل توجهی از روشهای سطح پایین سطح پایین (بدون انتزاع) و همچنین روشهای بدون مدل و مدل مبتنی بر مدل با استفاده از یکسان نشان می دهیم.انتزاعسرانجام ، ما نشان می دهیم که چگونه می توان سیاست های یادگیری سطح پایین را تقویت کرد ، و همچنین نظارت بر خود نقشه برداری شی را بیاموزیم.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.