Yazar
Ahmetoglu, A., Uğur, E., Asada, M., Öztop, Erhan
Basım Tarihi
2022
Basım Yeri
-
Taylor ve Francis
Konu
Takviyeli öğrenme, Sembol ortaya çıkışı, Transfer öğrenme
Tür
Süreli Yayın
Dil
İngilizce
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası
0169-1864
Kayıt Numarası
ff359493-b1ee-4b52-8956-7a3ce6bde38c
Lokasyon
Bilgisayar Bilimi
Tarih
2022
Notlar
TÜBİTAK
Örnek Metin
Soyutlama, ajanların etkili ve verimli karar verme için sağlam temsiller oluşturmasını sağlayan istihbaratın önemli bir yönüdür. Her ne kadar derin sinir ağlarının, ardışık katmanlarda giderek karmaşıklaşan soyutlamalar oluşturma yeteneklerinden dolayı etkili öğrenme sistemleri olduğu kanıtlanmış olsa da, bu soyutlamalar çoğunlukla birçok nörona dağıtılır, bu da öğrenilen bir becerinin yeniden kullanımını maliyetli hale getirir ve ortaya çıkan temsillerden elde edilebilecek içgörülere karşı kör hale getirir. Tasarımcı önyargısından ve tasarrufsuz kaynak kullanımından kaçınmak için, beceri aktarımında kullanılacak kompakt temsiller oluşturmak amacıyla sinirsel tepki dinamiklerinden yararlanmayı öneriyoruz. Bunun için, (1) maksimum bilgi sıkıştırma ilkesine ve (2) soyut olayların yavaşça değişen sinyaller üretme eğiliminde olduğu fikrine dayanan ve bunları görevin yürütülmesi sırasında üretilen sinir sinyallerine uygulayan iki rakip yöntemi ele alıyoruz. Somut olmak gerekirse, simülasyon deneylerimizde, derin bir sinir ağının bir kaynak görevi gerçekleştirirken son gizli katmanından toplanan sinyallere ya temel bileşen analizi (PCA) ya da yavaş özellik analizi (SFA) uyguluyoruz ve bu özellikleri yeni bir hedef görevde beceri aktarımı için kullanıyoruz. Daha sonra bu alternatiflerin genelleme ve öğrenme performansını, tam katmanlı çıktı ve aktarım gerektirmeyen ayarlarla beceri aktarımının temel çizgileriyle karşılaştırıyoruz. Simüle edilmiş bir masa üstü robot kolu navigasyon görevi üzerindeki deneysel sonuçlarımız, SFA ile oluşturulan birimlerin beceri aktarımı açısından en başarılı birimler olduğunu göstermektedir. SFA ve PCA, yeni görev öğreniminde tam katmanlı çıktıların kullanıldığı ve oluşturulan birçok birimin son-etkileyici-engel-hedef ilişkilerini yansıtan yerelleştirilmiş bir yanıt gösterdiği olağan beceri transferiyle karşılaştırıldığında daha az kaynak gerektirir. Son olarak, en düşük özdeğerlere sahip SFA birimleri, tamamen sembolik sistemlerin öncüleri olarak düşünülebilecek eklem açıları ve uç efektör konumu gibi yüksek seviyeli özelliklerle yüksek düzeyde korelasyon gösteren sembolik temsillere benzemektedir.
DOI
10.1080/01691864.2021.2019613
Cilt
36
