Vi föreslår Lärar-Student Lärande (TSCL), en ram för automatisk läroplanslärande, där Studenten försöker lära sig en komplex uppgift och Läraren väljer automatiskt deluppgifter från en given uppsättning för Studenten att träna på. Vi beskriver en familj av läraralgoritmer som förlitar sig på intuitionen att Studenten ska utöva mer de uppgifter på vilka den gör snabbast framsteg, dvs.. där inlärningskurvans lutning är högst. Dessutom tar läraralgoritmerna upp problemet med att glömma genom att också välja uppgifter där studentens prestationer blir sämre. Vi visar att TSCL matchar eller överträffar resultaten av noggrant handgjorda kursplaner i två uppgifter: tillägg av decimaltal med LSTM och navigering i Minecraft. Med hjälp av vår automatiskt genererade läroplan möjligt att lösa en Minecraft labyrint som inte kunde lösas alls när utbildning direkt på att lösa labyrinten, och lärandet var en storleksordning snabbare än enhetlig provtagning av subtasks.
Det är värt att notera att det ramverk för lärar- och studentutbildning som föreslagits av Matiisen m.fl. REF kan automatiskt provta uppgifter enligt studentens prestation.
Teacher-Student Curriculum Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}