如何学习与表示抽象：基于符号炼金术的研究
机器学习
2022-08-26 v2 人工智能
摘要
Alchemy 是一个新的元学习环境，其丰富到足以包含有趣的抽象，又简单到足以使细粒度分析可行。此外，Alchemy 提供了一个可选的符号接口，使得无需大量计算预算即可进行元强化学习研究。在本工作中，我们迈出使用符号 Alchemy 识别使深度强化学习智能体能够学习各类抽象的设计选择的第一步。然后，使用多种行为与内省分析，我们研究了训练后的智能体如何使用与表示抽象任务变量，并发现了与抽象的神经科学的有趣联系。最后我们讨论了使用元强化学习与 Alchemy 来更好理解大脑中抽象变量表示的后续步骤。
引用
@article{arxiv.2112.08360,
title = {How to Learn and Represent Abstractions: An Investigation using Symbolic Alchemy},
author = {Badr AlKhamissi and Akshay Srinivasan and Zeb-Kurth Nelson and Sam Ritter},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.08360},
year = {2022}
}
备注
Accepted at the AutoML-Conf 2022 Workshop Track