ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

نحو الملاحة من خلال التفكير على التكوينات المكانية

Towards Navigation by Reasoning over Spatial Configurations

474   0   0   0.0 ( 0 )
 تاريخ النشر 2021
  مجال البحث الذكاء الاصناعي
والبحث باللغة English
 تمت اﻹضافة من قبل Shamra Editor




اسأل ChatGPT حول البحث

نحن نتعامل مع مشكلة الملاحة حيث يتبع الوكيل تعليمات اللغة الطبيعية مع مراقبة البيئة.التركيز على فهم اللغة، نظهر أهمية دلالات المكانية في تعليمات الملاحة الأساسية في التصورات المرئية.نقترح وكيل عصبي يستخدم عناصر التكوينات المكانية والتحقيق في نفوذهم على قدرة مفطنة عامل الملاحة.علاوة على ذلك، نحن ننمذ نظام التنفيذ المتسلسل ومحاذاة الكائنات المرئية مع تكوينات مكانية في التعليمات.يحسن وكيلنا العصبي خطوط أساس قوية على البيئات المشاهدة ويظهر أداء تنافسي في البيئات غير المرئية.بالإضافة إلى ذلك، توضح النتائج التجريبية أن نمذجة صريحة للعناصر الدلالية المكانية في التعليمات يمكن أن تحسن من التفكير الأساسي والمكاني للنموذج.

المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
قيم البحث

اقرأ أيضاً

إن حجم البيانات المالية الهائلة يجعل من الصعب الوصول إلى البشر ويحللون قطاع الأعمال. تواجه المنطق العددي القوي بالمثل تحديات فريدة من نوعها في هذا المجال. في هذا العمل، نركز على الإجابة على الأسئلة العميقة على البيانات المالية، تهدف إلى أتمتة تحليل ل جنة كبيرة من الوثائق المالية. على عكس المهام الحالية على المجال العام، يتضمن مجال التمويل التفكير العددي المعقد وفهم تمثيلات غير متجانسة. لتسهيل التقدم التحليلي، نقترح مجموعة بيانات جديدة واسعة النطاق، فنقة، مع أزواج الإجابة على السؤال حول التقارير المالية، التي كتبها خبراء ماليون. كما نبحث أيضا عن برامج المنطق الذهبي لضمان التوضيح الكامل. ونحن نقدم أيضا خطوط الأساس وإجراء تجارب شاملة في مجموعة البيانات الخاصة بنا. توضح النتائج أن النماذج الشعبية الكبيرة والمدربة مسبقا تنخفض بعيدا عن البشر الخبراء في الحصول على المعرفة المالية وفي التفكير العددي متعدد الخطوات المعقدة في هذه المعرفة. لدينا DataSet - أول نوع - يجب أن تتيح بحث مجتمعي كبير جديد في مجالات التطبيق المعقدة. تتوفر DataSet and Code علنا ​​في HTTPS://github.com/czyssrs/finqa.
التفكير الشديد هو وضع المنطق حيث يمكن إقليم الاستنتاجات من خلال مراعاة الأدلة الجديدة.أدب الأدب العلوم المعرفي الموجود بشأن التفكير الشديد يشير إلى أن الشخص يشكل نموذجا عقليا "سيناريو المشكلة قبل الإجابة على الأسئلة.يسأل هدفنا البحثي عما إذا كانت الن ماذج العصبية يمكن أن تستفيد بالمثل من تصور سيناريو الأسئلة قبل الإجابة على استعلام دافئ.نهجنا هو، بالنظر إلى سؤال، أن يكون لديك نموذج أولا إنشاء رسم بياني للتأثيرات ذات الصلة، ثم الاستفادة من ذلك الرسم البياني كمدخل إضافي عند الإجابة على السؤال.نظامنا، فضولي، يحقق حالة جديدة من بين الفنين في ثلاث مجموعات من أدوات التفكير المختلفة.هذه النتيجة مهمة حيث توضح أنه يمكن تحسين الأداء من خلال توجيه نظام للتفكير في "السؤال والنموذج الصريح السيناريو، بدلا من الإجابة عن الانعكاس.
في هذه الورقة، نحقق في مشكلة تعميم المجال (DG) للحصول على تحديد صياغة الإشراف (PI).نلاحظ أن أداء نماذج PI الحالية يتدهور بشكل كبير عند اختباره في مجال خارج التوزيع (OOD).نحن تخمين أنه ناجم عن التعلم الاختصار، أي هذه النماذج تميل إلى الاستفادة من الكل مات الإعلانية الفريدة لمجموعة بيانات أو مجال معين.لتخفيف هذه المشكلة وتعزيز قدرة DG، نقترح إطار PI بناء على النقل الأمثل (OT).تجبر طريقةنا على الشبكة لتعلم الميزات اللازمة لجميع الكلمات في الإدخال، مما يخفف من مشكلة التعلم الاختصار.تظهر النتائج التجريبية أن طريقتنا تعمل على تحسين قدرة DG على نماذج PI.
يتم تعريف حدود قابلية تطبيق نماذج الرؤية واللغة من خلال تغطية بياناتها التدريبية. تتطلب المهام مثل الرؤية الإجابة على الأسئلة (VQA) في كثير من الأحيان معلومات المنطقية والواقعية تتجاوز ما يمكن تعلمه من مجموعات البيانات الخاصة بمهام المهام. تحقق هذه ا لورقة في حقن المعرفة من قواعد المعرفة العامة للأغراض العامة (KBS) إلى محولات الرؤية واللغة. نحن نستخدم هدف تدريب إضافي يشجع التمثيلات المستفادة على محاذاة مع شرطة الرسم البياني للكيانات المطابقة في KB. ندرس تجريبيا أهمية مختلفة KBS إلى مهام ومعايير متعددة. توفر هذه التقنية فوائد واضحة لاستكشاف السؤال المطلقة على المعرفة (OK-VQA، FVQA) من خلال التقاط المعرفة الدلالية والعلدية غائبة عن النماذج القائمة. أكثر من المستغرب، فإن هذه التقنية تفيد أيضا مهام التفكير البصري (NLVR2، SNLI-VE). نقوم بإجراء تجارب التحقيق وإظهار أن حقن المعرفة الإضافية ينتقلان مساحة الشريات التي تحسن من تمثيل أوجه التشابه المعجمية والدلالية. تقنية النموذج الأذرع ويمكن أن توسع قابلية تطبيق أي محول للرؤية واللغة مع الحد الأدنى من النفقات الحاسوبية.
منطق العموم الزمني هي مهمة صعبة لأنها تتطلب المعرفة الزمنية عادة غير صريحة في النص.في هذا العمل، نقترح نموذج فرقة لسبب المنظمات الزمنية.يعتمد نموذجنا على تمثيلات سياقية مدربة مسبقا من نماذج اللغة القائمة على المحولات (IE، Bert)، وعلى مجموعة متنوعة من طرق التدريب لتعزيز تعميم النموذج: 1) ضبط غرامة متعددة الخطوات باستخدام المهام العاطفية المحددة بعناية ومجموعات البيانات، و2) مهمة نموذجية مصممة مصممة خصيصا له مهمة تهدف إلى التقاط معرفة العمليات الزمنية.يتفوق نموذجنا إلى حد كبير على نهج ضبط الدقيقة القياسية والقواعد الأساسية القوية على DataSet MC-Taco.

الأسئلة المقترحة

التعليقات
جاري جلب التعليقات جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا