生成式神经网络中物理知识的习得
机器学习
2023-11-01 v1 神经元与认知
摘要
随着儿童成长，他们对自己周围物理过程发展出直觉性理解。他们的物理理解分阶段发展，沿先前经验研究已充分描绘的发展轨迹行进。此处，我们以物理理解为试验台，探究深度生成式神经网络的学习轨迹与儿童发展轨迹的比较。我们概述了一种方法，使我们能够检验人类发展的两种不同假设——随机优化与复杂性增加。我们发现，尽管我们的模型能够准确预测若干物理过程，但在两种假设下的学习轨迹均不遵循儿童的发展轨迹。
引用
@article{arxiv.2310.19943,
title = {The Acquisition of Physical Knowledge in Generative Neural Networks},
author = {Luca M. Schulze Buschoff and Eric Schulz and Marcel Binz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.19943},
year = {2023}
}
备注
Published as a conference paper at ICML 2023