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Description
一言でいうと
継続学習のためのメタ学習.
通常の予測ネットワークに加えて,Neuromodulated Meta-Learning algorithm (ANML) を学習し,
予測ネットワークの出力を0~1区間 Neuromodulated Netからの出力値でマスク(ゲート)することによって,
選択的可塑性を自動で達成した.
論文リンク
https://arxiv.org/pdf/2002.09571.pdf
著者/所属機関
Shawn Beaulieu1
Lapo Frati1
Thomas Miconi2
Joel Lehman2
Kenneth O. Stanley2
Jeff Clune2,3
Nick Cheney1
1 University of Vermont, USA, email: {shawn.beaulieu, lapo.frati, ncheney}
@uvm.edu
2 Uber AI Labs, USA, email: {tmiconi, joel.lehman, kstanley} @uber.com
3 OpenAI, USA, email: jeffclune@OpenAI.com. Current affiliation (work
done at Uber AI Labs).
*Co-senior authors
投稿日付(yyyy/MM/dd)
Fri, 21 Feb 2020 22:52:00 UTC
概要
新規性・差分
手法
結果
コメント
損失関数や実験の比較対象にOMLが引用されているので,つぎはOMLを読む
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