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Persistent Identifier
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doi:10.25824/redu/I1YPLJ |
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Publication Date
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2026-08-06 |
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Title
| World machine - Data & Report - Toy1D - Experiment 2 best long |
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Alternative URL
| https://doi.org/10.5281/zenodo.17653179 |
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Author
| Nascimento, Elton Cardoso do (Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação) - ORCID: https://orcid.org/0009-0005-0480-6970
Costa, Paula Dornhofer Paro (Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação) - ORCID: https://orcid.org/0000-0002-1534-5744 |
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Point of Contact
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Costa, Paula Dornhofer Paro (Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação) |
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Description
| In the previous experiment, Experiment 1 Configuration Test, we found the best model configuration for a World Machine trained on the Toy1D dataset. However, a question that arises after that is: what is the maximum performance we can achieve with this configuration? In this experiment, we investigate what happens when we train the model for longer. Also, we took this opportunity to explore the effect of the learning rate scheduler used, Cosine Annealing with Warmup. World Machine is a research project that investigates the concept and creation of computational world models. These AI systems create internal representations to understand and make predictions about the external world. The project is part of the H.IAAC, the Hub for Artificial Intelligence and Cognitive Architecture, located at the Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), Brazil. (2025-12-04) |
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Subject
| Computer and Information Science |
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Keyword
| World model
Machine learning (DLC (LCSH))
Artificial intelligence (DLC (LCSH)) |
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Related Publication
| NASCIMENTO, Elton Cardoso; COSTA, Paula Dornhofer Paro. World Machine (Software). 2026. doi: 10.25824/redu/2YNOHE https://doi.org/10.25824/redu/2YNOHE
NASCIMENTO, Elton Cardoso; COSTA, Paula Dornhofer Paro. World Machine Docker Image. 2026. doi: 10.25824/redu/DEETAJ https://doi.org/10.25824/redu/DEETAJ
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Contributor
| Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação: MCTI: 01245.003479/2024-10 |
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Funding Information
| No Funder: 0000 |
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Depositor
| Cardoso do Nascimento, Elton |
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Deposit Date
| 2026-07-31 |
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Declarações obrigatórias sobre ética e privacidade
| o projeto que gerou os dados foi aprovado pelo Comite de Ética em Pesquisa da Unicamp ou não envolve questões que requeiram tal aprovação; os dados que serão depositados estão de acordo com a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados) |