論文の概要: Multi-Granularity Modularized Network for Abstract Visual Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.04670v2
• Date: Fri, 10 Jul 2020 02:32:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-11-12 03:12:35.405681
• Title: Multi-Granularity Modularized Network for Abstract Visual Reasoning
• Title（参考訳）: 抽象視覚推論のための多次元モジュラー化ネットワーク
• Authors: Xiangru Tang, Haoyuan Wang, Xiang Pan, Jiyang Qi
• Abstract要約: 我々は、認知的推論を測定するために設計されたRaven Progressive Matrices Testに焦点を当てる。 認知研究から着想を得たMMON(Multi-Granularity Modularized Network)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.956555435408557
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Abstract visual reasoning connects mental abilities to the physical world, which is a crucial factor in cognitive development. Most toddlers display sensitivity to this skill, but it is not easy for machines. Aimed at it, we focus on the Raven Progressive Matrices Test, designed to measure cognitive reasoning. Recent work designed some black-boxes to solve it in an end-to-end fashion, but they are incredibly complicated and difficult to explain. Inspired by cognitive studies, we propose a Multi-Granularity Modularized Network (MMoN) to bridge the gap between the processing of raw sensory information and symbolic reasoning. Specifically, it learns modularized reasoning functions to model the semantic rule from the visual grounding in a neuro-symbolic and semi-supervision way. To comprehensively evaluate MMoN, our experiments are conducted on the dataset of both seen and unseen reasoning rules. The result shows that MMoN is well suited for abstract visual reasoning and also explainable on the generalization test.
• Abstract（参考訳）: 抽象的視覚推論は、認知発達の重要な要素である精神的能力と物理的世界を結びつける。 ほとんどの幼児はこのスキルに敏感だが、機械にとっては容易ではない。 そこで我々は,認知的推論を測定するために考案されたRaven Progressive Matrices Testに注目した。 最近の研究は、いくつかのブラックボックスをエンドツーエンドで解決するために設計しているが、非常に複雑で説明が難しい。 認知研究に触発されて,生の感覚情報の処理と記号的推論のギャップを埋めるマルチグラニュラ性モジュラー化ネットワーク(mmon)を提案する。 具体的には、モジュール化された推論関数を学習し、神経シンボリックかつ半スーパービジョンの方法で視覚の接地から意味規則をモデル化する。 MMoNを包括的に評価するために,本実験は,見知らぬ推論ルールのデータセットを用いて行った。 その結果,mmon は抽象的視覚的推論に適しており,一般化テストでも説明可能であることがわかった。

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