Den senaste tidens anpassning av djupa neurala nätverksbaserade metoder för att förstärka inlärnings- och planeringsområden har gett anmärkningsvärda framsteg när det gäller enskilda uppgifter. Framstegen när det gäller överföring av uppgifter till uppgifter är dock fortfarande begränsade. I strävan efter effektiv och robust generalisering, introducerar vi Schema Network, en objektorienterad generativ fysik simulator som kan lösa upp flera orsaker till händelser och resonemang bakåt genom orsaker att uppnå mål. Schemanätverkets rikt strukturerade arkitektur kan lära sig dynamiken i en miljö direkt från data. Vi jämför Schema Networks med Asynchronous Advantage Actor-Critic och Progressive Networks på en svit av Breakout variationer, rapporterar resultat om träningseffektivitet och noll-shot generalisering, konsekvent demonstrerar snabbare, robustare lärande och bättre överföring. Vi hävdar att generalisering från begränsade data och lärande kausala relationer är väsentliga förmågor på vägen mot allmänt intelligenta system.
Schemanätverket, som nyligen föreslagits av REF, är en objektorienterad generativ fysik simulator som kan lösa upp flera orsaker till händelser som förekommer i visuell RL; det har visat sig öka överförbarheten av färdigheter inom variationer av Atari spel.
Schema Networks: Zero-shot Transfer with a Generative Causal Model of Intuitive Physics
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}