論文の概要: Stratified Rule-Aware Network for Abstract Visual Reasoning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.06838v3
- Date: Tue, 7 Jun 2022 11:49:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-31 11:51:07.899380
- Title: Stratified Rule-Aware Network for Abstract Visual Reasoning
- Title(参考訳): 抽象視覚推論のための階層型ルール認識ネットワーク
- Authors: Sheng Hu, Yuqing Ma, Xianglong Liu, Yanlu Wei, Shihao Bai
- Abstract要約: Raven's Progressive Matrices (RPM) テストは一般的に抽象的推論の能力を調べるために使用される。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を利用した最近の研究は、RPMテストを達成するための奨励的な進歩を達成している。
本稿では,2つの入力シーケンスに対するルール埋め込みを生成するためのSRAN(Stratified Rule-Aware Network)を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 46.015682319351676
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Abstract reasoning refers to the ability to analyze information, discover
rules at an intangible level, and solve problems in innovative ways. Raven's
Progressive Matrices (RPM) test is typically used to examine the capability of
abstract reasoning. The subject is asked to identify the correct choice from
the answer set to fill the missing panel at the bottom right of RPM (e.g., a
3$\times$3 matrix), following the underlying rules inside the matrix. Recent
studies, taking advantage of Convolutional Neural Networks (CNNs), have
achieved encouraging progress to accomplish the RPM test. However, they partly
ignore necessary inductive biases of RPM solver, such as order sensitivity
within each row/column and incremental rule induction. To address this problem,
in this paper we propose a Stratified Rule-Aware Network (SRAN) to generate the
rule embeddings for two input sequences. Our SRAN learns multiple granularity
rule embeddings at different levels, and incrementally integrates the
stratified embedding flows through a gated fusion module. With the help of
embeddings, a rule similarity metric is applied to guarantee that SRAN can not
only be trained using a tuplet loss but also infer the best answer efficiently.
We further point out the severe defects existing in the popular RAVEN dataset
for RPM test, which prevent from the fair evaluation of the abstract reasoning
ability. To fix the defects, we propose an answer set generation algorithm
called Attribute Bisection Tree (ABT), forming an improved dataset named
Impartial-RAVEN (I-RAVEN for short). Extensive experiments are conducted on
both PGM and I-RAVEN datasets, showing that our SRAN outperforms the
state-of-the-art models by a considerable margin.
- Abstract(参考訳): 抽象推論とは、情報を分析し、無形レベルでルールを発見し、革新的な方法で問題を解決する能力である。
Raven's Progressive Matrices (RPM) テストは一般的に抽象的推論の能力を調べるために使用される。
被験者は、rpmの右下に欠けているパネル(例えば、3$\times$3行列)を満たすための解集合から正しい選択を、行列内部のルールに従うように要求される。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を利用した最近の研究は、RPMテストを達成するための奨励的な進歩を達成している。
しかしながら、各行/列内の順序感度やインクリメンタルルール誘導など、rpmソルバに必要な帰納バイアスを部分的に無視する。
本稿では,2つの入力シーケンスに対するルール埋め込みを生成するためのSRAN(Stratified Rule-Aware Network)を提案する。
我々のSRANは、異なるレベルで複数の粒度ルール埋め込みを学習し、ゲート融合モジュールを通して階層化された埋め込みフローを漸進的に統合する。
埋め込みの助けを借りて、SRANがタプルトロスを使用してトレーニングできるだけでなく、最適な解を効率的に推測できることを保証するためにルール類似度メトリックが適用される。
さらに,RPMテスト用のRAVENデータセットに存在する深刻な欠陥を指摘し,抽象的推論能力の公平な評価を防止する。
そこで本研究では,Attribute Bisection Tree (ABT) と呼ばれる解集合生成アルゴリズムを提案し,Impartial-RAVEN (I-RAVEN) という改良されたデータセットを作成する。
PGMとI-RAVENの両方のデータセットで大規模な実験を行い、我々のSRANが最先端のモデルよりかなり優れていることを示した。
関連論文リスト
- Probabilistic Abduction for Visual Abstract Reasoning via Learning Rules
in Vector-symbolic Architectures [22.12114509953737]
抽象推論は人間の知性の基礎であり、それを人工知能(AI)で複製することは、現在進行中の課題である。
本研究では,抽象的推論能力を評価する視覚的テストであるRaven's Progress matrices (RPM) を効率的に解くことに焦点を当てた。
RPMに関連するルール定式化をハードコーディングする代わりに、トレーニングデータに1回だけ通すだけでVSAルール定式化を学習することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-29T10:17:18Z) - Towards Generative Abstract Reasoning: Completing Raven's Progressive Matrix via Rule Abstraction and Selection [52.107043437362556]
Raven's Progressive Matrix (RPM) は、マシンインテリジェンスにおける抽象的な視覚的推論を探索するために広く使われている。
RPMテストの参加者は、属性変更ルールを推論し、組み合わせることで、強力な推論能力を示すことができる。
本稿では,ルール AbstractIon と Selection を用いて,回答生成問題に対する潜時変数モデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-18T13:28:44Z) - Spectral Entry-wise Matrix Estimation for Low-Rank Reinforcement
Learning [53.445068584013896]
低ランク構造を持つ強化学習(RL)における行列推定問題について検討した。
低ランク帯では、回収される行列は期待される腕の報酬を指定し、低ランクマルコフ決定プロセス(MDP)では、例えばMDPの遷移カーネルを特徴付ける。
簡単なスペクトルベースの行列推定手法は,行列の特異部分空間を効率よく復元し,ほぼ最小の入力誤差を示すことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-10T17:06:41Z) - Semi-DETR: Semi-Supervised Object Detection with Detection Transformers [105.45018934087076]
半教師付き物体検出(SSOD)におけるDETRに基づくフレームワークの解析
本報告では,第1次変圧器を用いたエンド・ツー・エンド半教師対象検出器であるSemi-DETRについて述べる。
我々の手法は、最先端の手法をクリアマージンで上回る。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-16T16:32:14Z) - Effective Abstract Reasoning with Dual-Contrast Network [10.675709291797535]
我々はRavenのプログレッシブ行列(RPM)パズルをニューラルネットワークで解くことを目指している。
我々は、RPMパズルの固有構造を利用するために、単純で効果的なDual-Contrast Network(DCNet)を設計する。
RAVENとPGMデータセットの実験結果から、DCNetは最先端の手法を5.77%で上回る結果となった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-27T02:26:52Z) - Domain-Adjusted Regression or: ERM May Already Learn Features Sufficient
for Out-of-Distribution Generalization [52.7137956951533]
既存の特徴から予測器を学習するためのよりシンプルな手法を考案することは、将来の研究にとって有望な方向である、と我々は主張する。
本稿では,線形予測器を学習するための凸目標である領域調整回帰(DARE)を紹介する。
自然モデルの下では、DARE解が制限されたテスト分布の集合に対する最小最適予測器であることを証明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-14T16:42:16Z) - Robust lEarned Shrinkage-Thresholding (REST): Robust unrolling for
sparse recover [87.28082715343896]
我々は、モデルミス特定を前進させるのに堅牢な逆問題を解決するためのディープニューラルネットワークについて検討する。
我々は,アルゴリズムの展開手法を根底にある回復問題のロバストバージョンに適用することにより,新しい堅牢なディープニューラルネットワークアーキテクチャを設計する。
提案したRESTネットワークは,圧縮センシングとレーダイメージングの両問題において,最先端のモデルベースおよびデータ駆動アルゴリズムを上回る性能を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-20T06:15:45Z) - Distributionally Robust Multi-Output Regression Ranking [3.9318191265352196]
DRMRR(Distributedally Robust Multi-output Regression Ranking)と呼ばれるリストワイズ学習ランクモデルを導入する。
DRMRRは分散ロバスト最適化フレームワークを使用して、経験的データ分布の近傍で最も有害な分布の下でのマルチ出力損失関数を最小化する。
本実験は,医用文書検索と薬物反応予測の2つの実世界の応用について行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-27T05:19:27Z) - Unsupervised Abstract Reasoning for Raven's Problem Matrices [9.278113063631643]
Raven's Progressive Matrices (RPM) は人間の知能と非常に相関している。
本稿では,RPM問題の解法として,教師なし学習法を提案する。
我々の手法は教師付きアプローチよりも優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-21T07:44:58Z) - Solving Raven's Progressive Matrices with Neural Networks [10.675709291797535]
Raven's Progressive Matrices (RPM) は、人間のインテリジェンス・クオシエント・クオシエント(IQ)テストに広く用いられている。
本稿では,教師なしと教師なしの両方の方法でニューラルネットワークを用いてRPMを解くことを目的とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-05T05:18:02Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。