論文の概要: Learning Evolved Combinatorial Symbols with a Neuro-symbolic Generative Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.08274v1
• Date: Fri, 16 Apr 2021 17:57:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-19 14:39:16.932863
• Title: Learning Evolved Combinatorial Symbols with a Neuro-symbolic Generative Model
• Title（参考訳）: ニューロシンボリック生成モデルを用いた組合せ記号の学習
• Authors: Matthias Hofer, Tuan Anh Le, Roger Levy, Josh Tenenbaum
• Abstract要約: 人間は限られたデータからリッチな概念を素早く理解することができる。 従来のアプローチと概念学習の強みを融合したニューロシンボリックジェネレーションモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.341634678764066
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Humans have the ability to rapidly understand rich combinatorial concepts from limited data. Here we investigate this ability in the context of auditory signals, which have been evolved in a cultural transmission experiment to study the emergence of combinatorial structure in language. We propose a neuro-symbolic generative model which combines the strengths of previous approaches to concept learning. Our model performs fast inference drawing on neural network methods, while still retaining the interpretability and generalization from limited data seen in structured generative approaches. This model outperforms a purely neural network-based approach on classification as evaluated against both ground truth and human experimental classification preferences, and produces superior reproductions of observed signals as well. Our results demonstrate the power of flexible combined neural-symbolic architectures for human-like generalization in raw perceptual domains and offers a step towards developing precise computational models of inductive biases in language evolution.
• Abstract（参考訳）: 人間は限られたデータからリッチな組み合わせの概念を素早く理解することができる。 本稿では,文化伝達実験で進化した聴覚信号の文脈におけるその能力について検討し,言語における組合せ構造の発生について検討する。 本稿では,従来の概念学習手法の強みを組み合わせたニューロシンボリック生成モデルを提案する。 本モデルでは,構造的生成手法で見られる限られたデータからの解釈可能性と一般化を保ちながら,ニューラルネットワーク手法による高速な推論を行う。 このモデルは、基礎的真理と人間の実験的分類選好の両方に対して評価される純粋ニューラルネットワークに基づく分類アプローチよりも優れており、観察された信号の優れた再現性も生み出す。 本研究は,人工知覚領域における人間様一般化のためのフレキシブル結合ニューラルシンボリックアーキテクチャのパワーを示し,言語進化における帰納的バイアスの正確な計算モデルを開発するためのステップを提供する。

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