論文の概要: A Memory-Augmented Neural Network Model of Abstract Rule Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.07172v2
- Date: Tue, 15 Dec 2020 03:35:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-09 12:49:58.949306
- Title: A Memory-Augmented Neural Network Model of Abstract Rule Learning
- Title（参考訳）: 抽象ルール学習のためのメモリ型ニューラルネットワークモデル
- Authors: Ishan Sinha, Taylor W. Webb, Jonathan D. Cohen
- Abstract要約: 任意のロールフィラーバインディングのためのニューラルネットワークの能力に焦点を当てる。
本稿では,外部メモリを結合機構として使用することを学習するリカレントニューラルネットワークモデルであるEmergent Symbol Binding Network (ESBN)を紹介する。
このメカニズムにより、ESBNのトレーニングプロセスを通じて、明示的なシンボル処理機械を必要とせずに、シンボルのような変数表現が出現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3562267625320352
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Human intelligence is characterized by a remarkable ability to infer abstract
rules from experience and apply these rules to novel domains. As such,
designing neural network algorithms with this capacity is an important step
toward the development of deep learning systems with more human-like
intelligence. However, doing so is a major outstanding challenge, one that some
argue will require neural networks to use explicit symbol-processing
mechanisms. In this work, we focus on neural networks' capacity for arbitrary
role-filler binding, the ability to associate abstract "roles" to
context-specific "fillers," which many have argued is an important mechanism
underlying the ability to learn and apply rules abstractly. Using a simplified
version of Raven's Progressive Matrices, a hallmark test of human intelligence,
we introduce a sequential formulation of a visual problem-solving task that
requires this form of binding. Further, we introduce the Emergent Symbol
Binding Network (ESBN), a recurrent neural network model that learns to use an
external memory as a binding mechanism. This mechanism enables symbol-like
variable representations to emerge through the ESBN's training process without
the need for explicit symbol-processing machinery. We empirically demonstrate
that the ESBN successfully learns the underlying abstract rule structure of our
task and perfectly generalizes this rule structure to novel fillers.
- Abstract（参考訳）: 人間の知性は、経験から抽象的なルールを推論し、これらのルールを新しいドメインに適用する素晴らしい能力によって特徴づけられる。
このように、この能力でニューラルネットワークアルゴリズムを設計することは、より人間的な知能を持つディープラーニングシステムの開発に向けた重要なステップである。
しかし、それは大きな課題であり、ニューラルネットワークが明示的なシンボル処理メカニズムを使用する必要があると主張する人もいる。
本研究では,任意のロールフィラー結合に対するニューラルネットワークの能力,抽象的"ロール"とコンテキスト固有の"フィラー"を関連付ける能力に注目する。
人間の知性の目覚しいテストであるRaven's Progressive Matricesの簡易版を用いて、このような結合を必要とする視覚的問題解決タスクのシーケンシャルな定式化を導入する。
さらに,外部メモリを結合機構として使用することを学習するリカレントニューラルネットワークモデルであるEmergent Symbol Binding Network (ESBN)を導入する。
このメカニズムは、明示的なシンボル処理機構を必要とせずに、ESBNのトレーニングプロセスを通じてシンボルのような変数表現を発生させることができる。
我々はESBNが我々のタスクの根底にある抽象ルール構造をうまく学習し、このルール構造を完全に新しいフィラーに一般化することを実証的に実証した。
関連論文リスト
- Discovering Chunks in Neural Embeddings for Interpretability [53.80157905839065]
本稿では, チャンキングの原理を応用して, 人工神経集団活動の解釈を提案する。
まず、この概念を正則性を持つ人工シーケンスを訓練したリカレントニューラルネットワーク(RNN)で実証する。
我々は、これらの状態に対する摂動が関連する概念を活性化または阻害すると共に、入力における概念に対応する同様の繰り返し埋め込み状態を特定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-03T20:30:46Z) - VisualPredicator: Learning Abstract World Models with Neuro-Symbolic Predicates for Robot Planning [86.59849798539312]
本稿では,記号的・神経的知識表現の強みを組み合わせた一階抽象言語Neuro-Symbolic Predicatesを提案する。
提案手法は, サンプルの複雑さの向上, 分布外一般化の強化, 解釈可能性の向上を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-30T16:11:05Z) - Identifying Sub-networks in Neural Networks via Functionally Similar Representations [41.028797971427124]
我々は、異なるサブネットワークの存在を調査し、ネットワークの理解を自動化するための一歩を踏み出した。
具体的には、ニューラルネットワーク内の機能的に類似した表現の概念に基づく、新しい自動化されたタスク非依存のアプローチについて検討する。
提案手法は,人間と計算コストを最小限に抑えたニューラルネットワークの動作に関する有意義な洞察を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-21T20:19:00Z) - Coding schemes in neural networks learning classification tasks [52.22978725954347]
完全接続型広義ニューラルネットワーク学習タスクについて検討する。
ネットワークが強力なデータ依存機能を取得することを示す。
驚くべきことに、内部表現の性質は神経の非線形性に大きく依存する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-24T14:50:05Z) - Towards Scalable and Versatile Weight Space Learning [51.78426981947659]
本稿では,重み空間学習におけるSANEアプローチを紹介する。
ニューラルネットワーク重みのサブセットの逐次処理に向けて,超表現の概念を拡張した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-14T13:12:07Z) - The Role of Foundation Models in Neuro-Symbolic Learning and Reasoning [54.56905063752427]
Neuro-Symbolic AI(NeSy)は、AIシステムの安全なデプロイを保証することを約束している。
ニューラルネットワークとシンボリックコンポーネントを順次トレーニングする既存のパイプラインは、広範なラベリングを必要とする。
新しいアーキテクチャであるNeSyGPTは、生データから象徴的特徴を抽出する視覚言語基盤モデルを微調整する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-02T20:33:14Z) - Knowledge-based Analogical Reasoning in Neuro-symbolic Latent Spaces [20.260546238369205]
ニューラルネットワークのパターン認識能力とシンボリック推論と背景知識を組み合わせたフレームワークを提案する。
ニューラルアルゴリズム推論」アプローチ [DeepMind 2020] からインスピレーションを得て、問題固有のバックグラウンド知識を使用します。
我々は、RAVENのプログレッシブ・マトリクスにおける視覚的類似性の問題でこれを検証し、人間のパフォーマンスと競合する精度を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-19T04:03:20Z) - Learning Continuous Chaotic Attractors with a Reservoir Computer [0.0]
我々は1000ニューロンのRNNをトレーニングし、動的アトラクションメモリの分離例から連続的動的アトラクションメモリを抽象化する。
RCを安定な極限サイクルまたはカオス的なローレンツ引力の孤立およびシフトした例で訓練することにより、RCは、余剰のリャプノフ指数が 0 に等しいように、引力の連続性を学ぶ。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-16T18:07:27Z) - A neural anisotropic view of underspecification in deep learning [60.119023683371736]
ニューラルネットが問題の未特定化を扱う方法が,データ表現に大きく依存していることを示す。
深層学習におけるアーキテクチャ的インダクティブバイアスの理解は,これらのシステムの公平性,堅牢性,一般化に対処する上で基本的であることを強調した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-29T14:31:09Z) - Emergent Symbols through Binding in External Memory [2.3562267625320352]
本稿では,外部メモリを付加したリカレントネットワークであるEmergent Symbol Binding Network (ESBN)を紹介する。
このバインディングメカニズムにより、シンボル処理機械を明示的に組み込むことなく、学習プロセスを通じてシンボルのような表現が現れます。
一連のタスクを通じて、このアーキテクチャは学習したルールのほぼ完全な一般化を新しい実体に示すことを示しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-29T04:28:32Z) - A neural network model of perception and reasoning [0.0]
生物学的に一貫した構成原理の単純なセットが神経ネットワークにこれらの能力を与えることを示す。
我々はこれらの原理を、最適化の代わりに概念構築に基づく新しい機械学習アルゴリズムで実装し、説明可能なニューロン活動で推論されるディープニューラルネットワークを設計する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-26T06:26:04Z)
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。