論文の概要: Learning Representations for Sub-Symbolic Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.00393v1
• Date: Tue, 1 Jun 2021 11:02:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-02 14:36:55.630002
• Title: Learning Representations for Sub-Symbolic Reasoning
• Title（参考訳）: サブシンボリック推論のための学習表現
• Authors: Giuseppe Marra, Michelangelo Diligenti, Francesco Giannini and Marco Maggini
• Abstract要約: 本稿では,学習者の潜在深部空間において本質的推論を行う新しいエンド・ツー・エンドモデルを提案する。 ニューロシンボリックな方法は、神経アーキテクチャ、知識表現、推論を統合する。 提案モデルは,拡張性や表現性に制限された従来のニューロシンボリックな手法のギャップを埋めるものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.064026484896301
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neuro-symbolic methods integrate neural architectures, knowledge representation and reasoning. However, they have been struggling at both dealing with the intrinsic uncertainty of the observations and scaling to real world applications. This paper presents Relational Reasoning Networks (R2N), a novel end-to-end model that performs relational reasoning in the latent space of a deep learner architecture, where the representations of constants, ground atoms and their manipulations are learned in an integrated fashion. Unlike flat architectures like Knowledge Graph Embedders, which can only represent relations between entities, R2Ns define an additional computational structure, accounting for higher-level relations among the ground atoms. The considered relations can be explicitly known, like the ones defined by logic formulas, or defined as unconstrained correlations among groups of ground atoms. R2Ns can be applied to purely symbolic tasks or as a neuro-symbolic platform to integrate learning and reasoning in heterogeneous problems with both symbolic and feature-based represented entities. The proposed model bridges the gap between previous neuro-symbolic methods that have been either limited in terms of scalability or expressivity. The proposed methodology is shown to achieve state-of-the-art results in different experimental settings.
• Abstract（参考訳）: ニューロシンボリックな手法は、神経アーキテクチャ、知識表現、推論を統合する。 しかし、彼らは観測の本質的な不確実性に対処し、現実の応用へのスケーリングに苦慮している。 本稿では,ディープ・ラーナ・アーキテクチャの潜在空間における関係推論を行う新しいエンド・ツー・エンドモデルであるrelational reasoning networks(r2n)について述べる。 エンティティ間の関係を表現できる知識グラフ埋め込みのような平らなアーキテクチャとは異なり、R2Nは基底原子間の高レベルな関係を考慮し、追加の計算構造を定義する。 考慮された関係は、論理式によって定義されたもののように明示的に知られているか、基底原子の群間の無拘束相関として定義される。 R2Nは純粋にシンボリックなタスクや、シンボリックと特徴に基づく表現的エンティティの両方で異種問題における学習と推論を統合するための神経-記号的プラットフォームとして適用することができる。 提案モデルは,拡張性や表現性に制限された従来のニューロシンボリックな手法のギャップを埋めるものである。 提案手法は, 異なる実験環境で最新の結果が得られることを示す。

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