論文の概要: FF-NSL: Feed-Forward Neural-Symbolic Learner
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.13103v1
- Date: Thu, 24 Jun 2021 15:38:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-25 18:06:15.084886
- Title: FF-NSL: Feed-Forward Neural-Symbolic Learner
- Title(参考訳): FF-NSL:フィードフォワードニューラルシンボリック学習機
- Authors: Daniel Cunnington, Mark Law, Alessandra Russo, Jorge Lobo
- Abstract要約: 本稿では,Feed-Forward Neural-Symbolic Learner (FF-NSL) と呼ばれるニューラルシンボリック学習フレームワークを紹介する。
FF-NSLは、ラベル付き非構造化データから解釈可能な仮説を学習するために、Answer Setセマンティクスに基づく最先端のICPシステムとニューラルネットワークを統合する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 70.978007919101
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Inductive Logic Programming (ILP) aims to learn generalised, interpretable
hypotheses in a data-efficient manner. However, current ILP systems require
training examples to be specified in a structured logical form. This paper
introduces a neural-symbolic learning framework, called Feed-Forward
Neural-Symbolic Learner (FF-NSL), that integrates state-of-the-art ILP systems
based on the Answer Set semantics, with neural networks, in order to learn
interpretable hypotheses from labelled unstructured data. FF-NSL uses a
pre-trained neural network to extract symbolic facts from unstructured data and
an ILP system to learn a hypothesis that performs a downstream classification
task. In order to evaluate the applicability of our approach to real-world
applications, the framework is evaluated on tasks where distributional shifts
are introduced to unstructured input data, for which pre-trained neural
networks are likely to predict incorrectly and with high confidence.
Experimental results show that FF-NSL outperforms baseline approaches such as a
random forest and deep neural networks by learning more accurate and
interpretable hypotheses with fewer examples.
- Abstract(参考訳): 帰納論理プログラミング(ILP)は、一般化された解釈可能な仮説をデータ効率よく学習することを目的としている。
しかし、現在のilpシステムは、トレーニング例を構造化論理形式で指定する必要がある。
本稿では,非構造化ラベルデータから解釈可能な仮説を学習するために,解集合セマンティクスに基づく最先端irpシステムをニューラルネットワークと統合した,フィードフォワード型ニューラルネットワーク学習(ff-nsl)と呼ばれるニューラルシンボリック学習フレームワークを提案する。
FF-NSLは、未構造化データからシンボル事実を抽出するために事前訓練されたニューラルネットワークと、下流の分類タスクを実行する仮説を学ぶためのILPシステムを使用する。
実世界のアプリケーションへのアプローチの適用性を評価するため,事前学習したニューラルネットワークが誤予測し,信頼性の高い非構造化入力データに分散シフトを導入するタスクに対して,フレームワークの評価を行った。
実験の結果、FF-NSLは、より正確で解釈可能な仮説を少ない例で学習することで、ランダムな森林やディープニューラルネットワークのようなベースラインアプローチよりも優れていることが示された。
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