arXiv (Cornell University)· 2016· Ön baskı
Aşamalı Sinir Ağları
Progressive Neural Networks
- 1.140atıf
- 2016yıl
Kısa özet
Aşamalı ağlar, unutmayı önleyen ve önceki özelliklere yanal bağlantılar aracılığıyla ön bilgi aktarımını sağlayan yeni bir mimari, pekiştirme öğrenme görevlerinde ön eğitim/ince ayar temellerini geride bırakır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Aşamalı ağlar, her görev için yeni ağ sütunları ekleyerek felaket unutmayı önler.
- Yanal bağlantılar, önceki görevlerden yeni görevlere bilgi aktarımını sağlar.
- Mimari, pekiştirme öğrenme görevlerinde (Atari, 3D labirent oyunları) ön eğitim ve ince ayar temellerinden daha iyi performans gösterir.
- Bilgi aktarımı hem düşük seviyeli duyusal hem de yüksek seviyeli kontrol katmanlarında gerçekleşir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Learning to solve complex sequences of tasks--while both leveraging transfer and avoiding catastrophic forgetting--remains a key obstacle to achieving human-level intelligence. The progressive networks approach represents a step forward in this direction: they are immune to forgetting and can leverage prior knowledge via lateral connections to previously learned features. We evaluate this architecture extensively on a wide variety of reinforcement learning tasks (Atari and 3D maze games), and show that it outperforms common baselines based on pretraining and finetuning. Using a novel sensitivity measure, we demonstrate that transfer occurs at both low-level sensory and high-level control layers of the learned policy.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. arXiv (Cornell University), 2016 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: İstatistiksel ve Doğrusal Olmayan Fizik
Statistical and Nonlinear PhysicsPhysics and Astronomy