Robotar kommer så småningom att vara en del av varje hushåll. Det är därför viktigt att göra det möjligt för algoritmer att lära av och vägledas av icke-expertanvändare. I den här artikeln tar vi med oss en människa i slingan och gör det möjligt för en mänsklig lärare att ge feedback till en lärande agent i form av naturligt språk. Vi hävdar att en beskrivande mening kan ge en mycket starkare inlärningssignal än en numerisk belöning genom att den lätt kan peka på var misstagen är och hur man korrigerar dem. Vi fokuserar på problemet med bildtextering där kvaliteten på produktionen lätt kan bedömas av icke-experter. Vi föreslår en hierarkisk frasbaserad bildtext modell tränad med policy gradienter, och utforma ett feedbacknätverk som ger belöning till eleven genom att konditionering på den mänskliga-tillhandahållna feedback. Vi visar att genom att utnyttja beskrivande feedback lär sig vår modell att prestera bättre än när den ges självständigt skrivna mänskliga bildtexter.
REF använder naturliga språk förklaringar för att hjälpa till att övervaka en bildtextmodell.
Teaching Machines to Describe Images via Natural Language Feedback
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}