Accelerating Learning in Constructive Predictive Frameworks with the Successor Representation
Notice bibliographique
Résumé
We propose using the Successor Representation (SR) to accelerate learning in a constructive knowledge system based on General Value Functions (GVFs). In real-world settings, like robotics for unstructured and dynamic environments, it is impossible to model all meaningful aspects of a system and its environment by hand. Instead, robots must learn and adapt to changes in their environment and task, incrementally constructing models from their own experience. GVFs, taken from the field of reinforcement learning (RL), are a way of modeling the world as predictive questions. One approach to such models proposes a massive network of interconnected and interdependent GVFs, which are incrementally added over time. It is reasonable to expect that new, incrementally added predictions can be learned more swiftly if the learning process leverages knowledge gained from past experience. The SR provides a means of capturing regularities that can be reused across multiple GVFs by separating the dynamics of the world from the prediction targets. As a primary contribution of this work, we show that using the SR can improve sample efficiency and learning speed of GVFs in a continual learning setting where new predictions are incrementally added and learned over time. We analyze our approach in a grid-world and then demonstrate its potential on data from a physical robot arm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».