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。
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