Undervisning spelar en mycket viktig roll i vårt samhälle, genom att sprida mänsklig kunskap och utbilda våra nästa generationer. En bra lärare kommer att välja lämpliga undervisningsmaterial, påverka lämpliga metoder, och sätta upp riktade examinationer, beroende på elevernas inlärningsbeteenden. Inom området artificiell intelligens har man emellertid inte utforskat lärarrollen fullt ut och ägnar mest uppmärksamhet åt maskininlärning. I detta dokument hävdar vi att lika uppmärksamhet, om inte mer, bör ägnas undervisning, och dessutom bör en optimeringsram (i stället för heuristik) användas för att få fram goda undervisningsstrategier. Vi kallar detta för "lärande att undervisa". I tillvägagångssättet interagerar två intelligenta agenter med varandra: en studentmodell (som motsvarar eleven i traditionella maskininlärningsalgoritmer) och en lärarmodell (som bestämmer lämplig data, förlustfunktion och hypotesutrymme för att underlätta utbildningen av studentmodellen). Lärarmodellen utnyttjar återkopplingen från studentmodellen för att optimera sina egna undervisningsstrategier genom att förstärka lärandet, för att uppnå lärar-evolution. För att visa det praktiska värdet av vårt föreslagna tillvägagångssätt, tar vi utbildningen av djupa neurala nätverk (DNN) som exempel, och visar att genom att använda inlärningen för att undervisa tekniker, kan vi använda mycket mindre träningsdata och färre iterationer för att uppnå nästan samma noggrannhet för olika typer av DNN modeller (t.ex. flera lager perceptron, konvolutionella neurala nätverk och återkommande neurala nätverk) under olika maskininlärning uppgifter (t.ex. bildklassificering och textförståelse).
Nyligen, REF föreslå en djup förstärkning lärande ramar där ett enkelt djupt neurala nätverk används för att adaptivt välja och filtrera viktiga data instanser från träningsdata.
Learning to Teach
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}