ميزات عالية المستوى لاقتصاد الموارد والتعلم السريع في نقل المهارات
| العنوان | ميزات عالية المستوى لاقتصاد الموارد والتعلم السريع في نقل المهارات |
|---|---|
| المؤلف | أحمد أوغلو، أ.، أوغور، إي.، أسادا، م.، أوزتوب، إرهان |
| تاريخ النشر: | 2022 |
| مكان النشر | - تايلور وفرانسيس |
| الموضوع | تعزيز التعلم، ظهور الرمز، نقل التعلم |
| النوع | دورية |
| اللغة | الإنجليزية |
| رقمي | نعم |
| مخطوط | لا |
| المكتبة: | جامعة اوزيجين |
| معرف أصل المكتبة | 0169-1864 |
| رقم السجل | ff359493-b1ee-4b52-8956-7a3ce6bde38c |
| موقع المكتبة | علوم الكمبيوتر |
| التاريخ | 2022 |
| ملاحظات | توبيتاك |
| نص عينة | يعد التجريد جانبًا مهمًا من الذكاء الذي يمكّن الوكلاء من بناء تمثيلات قوية لاتخاذ قرارات فعالة وكفؤة. على الرغم من أنه ثبت أن الشبكات العصبية العميقة هي أنظمة تعليمية فعالة نظرًا لقدرتها على تشكيل تجريدات معقدة بشكل متزايد في طبقات متتالية، إلا أن هذه التجريدات يتم توزيعها في الغالب على العديد من الخلايا العصبية، مما يجعل إعادة استخدام المهارة المكتسبة مكلفة وأعمى عن الأفكار التي يمكن الحصول عليها من التمثيلات الناشئة. لتجنب تحيز المصمم والاستخدام غير المحدود للموارد، نقترح استغلال ديناميكيات الاستجابة العصبية لتشكيل تمثيلات مدمجة لاستخدامها في نقل المهارات. لهذا، قمنا بدراسة طريقتين متنافستين تعتمدان على (1) مبدأ الحد الأقصى لضغط المعلومات و(2) فكرة أن الأحداث المجردة تميل إلى توليد إشارات متغيرة ببطء، وتطبيقها على الإشارات العصبية المتولدة أثناء تنفيذ المهمة. لكي نكون ملموسين، في تجارب المحاكاة لدينا، فإننا إما نطبق تحليل المكون الرئيسي (PCA) أو تحليل الميزات البطيئة (SFA) على الإشارات التي تم جمعها من الطبقة المخفية الأخيرة لشبكة عصبية عميقة أثناء قيامها بمهمة مصدر، واستخدام هذه الميزات لنقل المهارات في مهمة جديدة مستهدفة. نقوم بعد ذلك بمقارنة أداء التعميم والتعلم لهذه البدائل مع الخطوط الأساسية لنقل المهارات مع إخراج الطبقة الكاملة وإعدادات عدم النقل. تظهر نتائجنا التجريبية في محاكاة مهمة التنقل بذراع الروبوت المنضدية أن الوحدات التي تم إنشاؤها باستخدام SFA هي الأكثر نجاحًا في نقل المهارات. تتكبد SFA وكذلك PCA موارد أقل مقارنة بنقل المهارات المعتاد حيث يتم استخدام مخرجات الطبقة الكاملة في تعلم المهام الجديدة، حيث تظهر العديد من الوحدات المشكلة استجابة محلية تعكس العلاقات بين المؤثر النهائي والعقبة والهدف. أخيرًا، تشبه وحدات SFA ذات القيم الذاتية الأدنى تمثيلات رمزية ترتبط بشكل كبير بالميزات عالية المستوى مثل الزوايا المشتركة وموضع المؤثر النهائي والتي يمكن اعتبارها سلائف للأنظمة الرمزية الكاملة. |
| DOI | 10.1080/01691864.2021.2019613 |
| Cilt | 36 |
