論文の概要: Differentiable Logic Machines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.11529v2
• Date: Wed, 24 Feb 2021 06:14:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-26 04:48:43.442024
• Title: Differentiable Logic Machines
• Title（参考訳）: 微分可能な論理機械
• Authors: Matthieu Zimmer and Xuening Feng and Claire Glanois and Zhaohui Jiang and Jianyi Zhang and Paul Weng and Hao Jianye and Li Dong and Liu Wulong
• Abstract要約: 本稿では,帰納的論理プログラミング(ILP)と深部強化学習(RL)の両問題を解くニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 我々のアーキテクチャは、規則の代わりに述語に重みを割り当てることで、一階述語論理プログラムの制限的かつ表現的連続空間を定義する。 アクター批判アルゴリズムを用いた深いRL設定では、新しい効率的な批評家アーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.013486281167093
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The integration of reasoning, learning, and decision-making is key to build more general AI systems. As a step in this direction, we propose a novel neural-logic architecture that can solve both inductive logic programming (ILP) and deep reinforcement learning (RL) problems. Our architecture defines a restricted but expressive continuous space of first-order logic programs by assigning weights to predicates instead of rules. Therefore, it is fully differentiable and can be efficiently trained with gradient descent. Besides, in the deep RL setting with actor-critic algorithms, we propose a novel efficient critic architecture. Compared to state-of-the-art methods on both ILP and RL problems, our proposition achieves excellent performance, while being able to provide a fully interpretable solution and scaling much better, especially during the testing phase.
• Abstract（参考訳）: より一般的なAIシステムを構築するためには、推論、学習、意思決定の統合が重要です。 この方向への一歩として、帰納論理プログラミング(ILP)と深部強化学習(RL)の両問題を解くことができる新しいニューラル論理アーキテクチャを提案する。 我々のアーキテクチャは、規則の代わりに述語に重みを割り当てることで、一階述語論理プログラムの制限的かつ表現的連続空間を定義する。 したがって、完全に微分可能であり、勾配降下で効率的に訓練することができる。 さらに,アクター批判アルゴリズムを用いた深いRL設定において,新しい効率的な批評家アーキテクチャを提案する。 ilp問題とrl問題の両方における最先端手法と比較して,本提案は,完全な解釈可能なソリューションを提供しながら,特にテストフェーズにおいて,より優れたスケーリングを実現する。

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