Notice bibliographique
Résumé
There are a variety of domains where it is desirable to learn a representation of an environment defined by a stream of sensori-motor experience. This dissertation introduces and formalizes subjective mapping, a novel approach to this problem. A learned representation is subjective if it is constructed almost entirely from the experience stream, minimizing the requirement of additional domain-specific information (which is often not readily obtainable). In many cases the observational data may be too plentiful to be feasibly stored. In these cases, a primary feature of a learned representation is that it be compact—summarizing information in a way that alleviates storage demands. Consequently, the first key insight of the subjective mapping approach is to phrase the problem as a variation of the well-studied problem of dimensionality reduction. The second insight is that knowing the effects of actions is critical to the usefulness of a representation. Therefore enforcing that actions have a consistent and succinct form in the learned representation is also a key requirement. This dissertation presents a new framework, action respecting embedding (ARE), which builds on a recent effective dimensionality reduction algorithm called maximum variance unfolding, in order to solve the newly introduced subjective mapping problem. The resulting learned representations are shown to be useful for reasoning, planning and localization tasks. At the heart of the new algorithm lies a semidefinite program leading to questions about ARE's ability to handle sufficiently large input sizes. The final contribution of this dissertation is to provide a divide-and-conquer algorithm as a first step to addressing this issue.
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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 | 0,013 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,003 |
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 ».