När intelligenta agenter lär sig visuomotoriska beteenden från mänskliga demonstrationer, kan de dra nytta av att veta var människan tilldelar visuell uppmärksamhet, som kan härledas från deras blick. En mängd information om intelligent beslutsfattande förmedlas genom mänsklig blickfördelning; därför har utnyttjandet av sådan information potential att förbättra agenternas prestanda. Med denna motivation föreslår vi ramverket AMIL (Attention Guidning Imitation Learning). Vi samlar in högkvalitativa mänskliga åtgärder och blickdata när vi spelar Atari-spel i en noggrant kontrollerad experimentell miljö. Med hjälp av dessa data tränar vi först ett djupt neuralt nätverk som kan förutsäga mänskliga ögonpositioner och visuell uppmärksamhet med hög noggrannhet (ögonblicksnätverket) och sedan träna ett annat nätverk för att förutsäga mänskliga åtgärder (policynätverket). Genom att integrera den inlärda uppmärksamhetsmodellen från blicknätet i det politiska nätverket förbättras åtgärdsprediktionens noggrannhet och uppgiftsprestanda avsevärt.
Zhang m.fl. I Ref föreslogs en uppmärksamhetsstyrd ram för imitationslärande.
AGIL: Learning Attention from Human for Visuomotor Tasks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}