De namngivna begrepp och kompositionsoperatörer som finns i naturligt språk ger en rik källa till information om de typer av abstraktioner människor använder för att navigera i världen. Kan denna språkliga bakgrundskunskap förbättra allmängiltigheten och effektiviteten hos inlärda klassificerings- och kontrollstrategier? Detta dokument syftar till att visa att använda utrymmet för naturligt språk strängar som en parameter utrymme är ett effektivt sätt att fånga naturliga uppgifter struktur. I en förutbildningsfas lär vi oss en språktolkningsmodell som omvandlar ingångar (t.ex. bilder) till utgångar (t.ex. etiketter) med beskrivningar av det naturliga språket. Att lära sig ett nytt koncept (t.ex. en klassificering), vi söker direkt i utrymmet för beskrivningar för att minimera tolkens förlust på utbildningsexempel. Avgörande är att våra modeller inte kräver språkdata för att lära sig dessa begrepp: språket används endast i förutbildningen för att införa struktur på efterföljande lärande. Resultat på bildklassificering, textredigering och förstärkningsinlärning visar att modeller i alla inställningar med en språklig parameterisering överträffar dem utan.
När det gäller forskning med kognitivt vetenskapligt fokus har Ref föreslagit en modell som effektivt lär sig nya koncept och kontrollstrategier genom att verka i ett språkligt begränsat representationsutrymme.
Learning with Latent Language
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}