論文の概要: Generative Neurosymbolic Machines
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.12152v2
- Date: Sat, 6 Feb 2021 19:48:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-03 23:37:40.348068
- Title: Generative Neurosymbolic Machines
- Title（参考訳）: 生成神経シンボリックマシン
- Authors: Jindong Jiang and Sungjin Ahn
- Abstract要約: 記号的表現と分散表現の再構成は、現在のディープラーニングの限界を解決できる重要な課題である。
本稿では、分布表現とシンボル表現の利点を組み合わせた生成モデルである生成型ニューロシンボリックマシンを提案し、シンボル成分の構造化表現と密度ベース生成の両方をサポートする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.364503276512153
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Reconciling symbolic and distributed representations is a crucial challenge
that can potentially resolve the limitations of current deep learning.
Remarkable advances in this direction have been achieved recently via
generative object-centric representation models. While learning a recognition
model that infers object-centric symbolic representations like bounding boxes
from raw images in an unsupervised way, no such model can provide another
important ability of a generative model, i.e., generating (sampling) according
to the structure of learned world density. In this paper, we propose Generative
Neurosymbolic Machines, a generative model that combines the benefits of
distributed and symbolic representations to support both structured
representations of symbolic components and density-based generation. These two
crucial properties are achieved by a two-layer latent hierarchy with the global
distributed latent for flexible density modeling and the structured symbolic
latent map. To increase the model flexibility in this hierarchical structure,
we also propose the StructDRAW prior. In experiments, we show that the proposed
model significantly outperforms the previous structured representation models
as well as the state-of-the-art non-structured generative models in terms of
both structure accuracy and image generation quality. Our code, datasets, and
trained models are available at https://github.com/JindongJiang/GNM
- Abstract（参考訳）: 記号的表現と分散表現の再構成は、現在のディープラーニングの限界を解決できる重要な課題である。
この方向の顕著な進歩は、最近生成的オブジェクト中心表現モデルによって達成されている。
生画像からのバウンディングボックスのようなオブジェクト中心の象徴表現を教師なしの方法で推論する認識モデルを学ぶ一方で、そのようなモデルは生成モデルの重要な能力、すなわち学習された世界密度の構造に従って生成(サンプリング)することができない。
本稿では,シンボル成分の構造化表現と密度ベース生成の両方をサポートするために,分散表現とシンボル表現の利点を組み合わせた生成モデルである生成型ニューロシンボリックマシンを提案する。
これらの2つの重要な性質は、フレキシブル密度モデリングのためのグローバル分散潜在写像と構造化シンボル潜在写像を持つ2層潜在階層によって達成される。
この階層構造におけるモデルの柔軟性を高めるために, structdraw priorを提案する。
実験では,提案モデルが,構造精度と画像生成品質の両方の観点から,従来の構造表現モデルと最先端の非構造生成モデルとを著しく上回ることを示す。
私たちのコード、データセット、トレーニングされたモデルはhttps://github.com/JindongJiang/GNMで利用可能です。
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