Vi tar oss an en uppgift där en agent lär sig navigera i en 2D labyrintliknande miljö som kallas XWORLD. I varje session uppfattar agenten en sekvens av råpixelramar, ett naturligt språkkommando utfärdat av en lärare och en uppsättning belöningar. Agenten lär sig lärarens språk från grunden på ett jordat och kompositionellt sätt, så att den efter träning kan utföra kommandon med noll-shot korrekt: 1) kombinationen av ord i kommandot aldrig dök upp tidigare, och/eller 2) kommandot innehåller nya objektbegrepp som lärs från en annan uppgift men aldrig lärt sig från navigering. Vår djupa ram för agenten är tränad ända till slutet: den lär sig samtidigt de visuella representationerna av miljön, språkets syntax och semantik, och den åtgärdsmodul som resulterar i åtgärder. Den noll-shot inlärningsförmågan i vårt ramverk är ett resultat av dess kompositionalitet och moduläritet med parameterbindning. Vi visualiserar de mellanliggande resultaten av ramverket, visar att agenten verkligen förstår hur man löser problemet. Vi tror att våra resultat ger några preliminära insikter om hur man utbildar en agent med liknande förmågor i en 3D-miljö.
REF utbildade en modell för att lära sig navigera i en 2D-labyrintmiljö.
A Deep Compositional Framework for Human-like Language Acquisition in Virtual Environment
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}