論文の概要: Raven's Progressive Matrices Completion with Latent Gaussian Process
Priors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.12045v1
- Date: Mon, 22 Mar 2021 17:48:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-23 14:55:19.944247
- Title: Raven's Progressive Matrices Completion with Latent Gaussian Process
Priors
- Title(参考訳): 潜在ガウス過程によるラヴェンの進行行列の完備化
- Authors: Fan Shi, Bin Li, Xiangyang Xue
- Abstract要約: Raven's Progressive Matrices (RPM) はヒトIQテストで広く用いられている。
本稿では,複数のガウス過程を潜在変数の事前として用いる,深い潜在変数モデルを提案する。
連続的に変化する複数の視覚概念を持つRPM型データセット上で,提案モデルの評価を行った。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 42.310737373877714
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Abstract reasoning ability is fundamental to human intelligence. It enables
humans to uncover relations among abstract concepts and further deduce implicit
rules from the relations. As a well-known abstract visual reasoning task,
Raven's Progressive Matrices (RPM) are widely used in human IQ tests. Although
extensive research has been conducted on RPM solvers with machine intelligence,
few studies have considered further advancing the standard answer-selection
(classification) problem to a more challenging answer-painting (generating)
problem, which can verify whether the model has indeed understood the implicit
rules. In this paper we aim to solve the latter one by proposing a deep latent
variable model, in which multiple Gaussian processes are employed as priors of
latent variables to separately learn underlying abstract concepts from RPMs;
thus the proposed model is interpretable in terms of concept-specific latent
variables. The latent Gaussian process also provides an effective way of
extrapolation for answer painting based on the learned concept-changing rules.
We evaluate the proposed model on RPM-like datasets with multiple
continuously-changing visual concepts. Experimental results demonstrate that
our model requires only few training samples to paint high-quality answers,
generate novel RPM panels, and achieve interpretability through
concept-specific latent variables.
- Abstract(参考訳): 抽象推論能力は人間の知性の基本である。
抽象概念間の関係を解明し、その関係から暗黙の規則を導出することができる。
抽象的な視覚的推論タスクとして、Raven's Progressive Matrices (RPM) はヒトIQテストで広く使われている。
マシンインテリジェンスを用いたrpmソルバに関する広範な研究が行われているが、モデルが暗黙のルールを実際に理解したかどうかを検証できる、より挑戦的な回答ペイント(生成)問題への標準回答選択(分類)問題をさらに進めることを検討している研究は少ない。
本稿では,複数のガウス過程を潜在変数の先行として用い,rpmから基礎となる抽象概念を別々に学習する,深い潜在変数モデルを提案することで,後者を解こうとする。
潜在ガウス過程はまた、学習された概念変化規則に基づく解答絵の効果的な外挿方法も提供する。
連続的に変化する複数の視覚概念を持つRPM型データセット上で提案モデルを評価する。
実験の結果,質の高い回答を描画し,新しいrpmパネルを生成し,概念固有の潜在変数による解釈性を実現するために,トレーニングサンプルは少ないことが判明した。
関連論文リスト
- A Feature-based Generalizable Prediction Model for Both Perceptual and
Abstract Reasoning [1.0650780147044159]
人間の知性の目印は、限られた経験から抽象的なルールを推論する能力である。
ディープラーニングの最近の進歩は、複数の人工知能ニューラルネットワークモデルが、人間のパフォーマンスにマッチしたり、超えたりしている。
本稿では,特徴検出,アフィン変換推定,探索を用いたルール検出と応用のためのアルゴリズム的アプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-08T19:26:30Z) - Towards Generative Abstract Reasoning: Completing Raven's Progressive Matrix via Rule Abstraction and Selection [52.107043437362556]
Raven's Progressive Matrix (RPM) は、マシンインテリジェンスにおける抽象的な視覚的推論を探索するために広く使われている。
RPMテストの参加者は、属性変更ルールを推論し、組み合わせることで、強力な推論能力を示すことができる。
本稿では,ルール AbstractIon と Selection を用いて,回答生成問題に対する潜時変数モデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-18T13:28:44Z) - Learning Abstract Visual Reasoning via Task Decomposition: A Case Study
in Raven Progressive Matrices [0.24475591916185496]
Raven Progressive Matrices(source)では、タスクは、与えられたコンテキストで利用可能な答えの1つを選択することである。
本研究では,変圧器の青写真に基づくディープラーニングアーキテクチャを提案する。
この方法で得られた多次元の予測は、その答えを選択するために直接近似される。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-12T11:02:21Z) - Abstracting Concept-Changing Rules for Solving Raven's Progressive
Matrix Problems [54.26307134687171]
Raven's Progressive Matrix (RPM) は、候補者の中から選択することで、機械知能においてそのような能力を実現する古典的なテストである。
近年の研究では、RPMの解法はルールの深い理解を促進することが示唆されている。
本稿では、解釈可能な概念を学習し、潜在空間における概念変更ルールを解析することにより、概念変更ルールABstraction(CRAB)の潜時変数モデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-15T07:16:38Z) - Multi-Viewpoint and Multi-Evaluation with Felicitous Inductive Bias
Boost Machine Abstract Reasoning Ability [6.33280703577189]
帰納的バイアス,意図的設計,あるいはセレンディピティ的に一致したエンドツーエンドのニューラルネットワークは,RPM問題を解くことができることを示す。
我々の研究は、多面的評価を伴うマルチ視点が、推論を成功させるための重要な学習戦略であることも明らかにしている。
これらの結果は、認識を超えて、抽象的推論に向けたAIの能力の検査として役立ちたいと思っています。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-26T17:15:44Z) - elBERto: Self-supervised Commonsense Learning for Question Answering [131.51059870970616]
本稿では、市販QAモデルアーキテクチャと互換性のあるコモンセンスフレームワークの自己教師型双方向表現学習を提案する。
このフレームワークは5つの自己教師型タスクから構成されており、リッチコモンセンスを含むコンテキストから追加のトレーニング信号を完全に活用するようモデルに強制する。
elBERtoは、単純な語彙的類似性比較が役に立たないような、アウト・オブ・パラグラフや非エフェクトな問題に対して、大幅に改善されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-17T16:23:45Z) - DAReN: A Collaborative Approach Towards Reasoning And Disentangling [27.50150027974947]
本稿では,2つのタスクを協調的に改善するために,帰納的バイアスの弱い形式を活用する,エンドツーエンドの共同表現推論学習フレームワークを提案する。
GM-RPMの原理に基づくDAReN(Disentangling based Abstract Reasoning Network)を用いてこれを実現した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-27T16:10:30Z) - Unsupervised Abstract Reasoning for Raven's Problem Matrices [9.278113063631643]
Raven's Progressive Matrices (RPM) は人間の知能と非常に相関している。
本稿では,RPM問題の解法として,教師なし学習法を提案する。
我々の手法は教師付きアプローチよりも優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-21T07:44:58Z) - Abstract Spatial-Temporal Reasoning via Probabilistic Abduction and
Execution [97.50813120600026]
時空間推論は人工知能(AI)の課題である
最近の研究は、この種の抽象的推論タスクに焦点を当てている -- Raven's Progressive Matrices (RPM)
ニューロシンボリックな確率的アブダクションと実行学習者(PrAE)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-26T02:42:18Z) - Text Modular Networks: Learning to Decompose Tasks in the Language of
Existing Models [61.480085460269514]
本稿では,既存のモデルで解けるより単純なモデルに分解することで,複雑なタスクを解くための解釈可能なシステムを構築するためのフレームワークを提案する。
我々はこのフレームワークを用いて、ニューラルネットワークのファクトイド単一スパンQAモデルとシンボリック電卓で答えられるサブクエストに分解することで、マルチホップ推論問題に答えられるシステムであるModularQAを構築する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-01T23:45:42Z)
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。