論文の概要: Introducing the structural bases of typicality effects in deep learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.03279v1
- Date: Wed, 7 Jul 2021 15:15:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-08 14:12:17.996453
- Title: Introducing the structural bases of typicality effects in deep learning
- Title（参考訳）: 深層学習における典型効果の構造的基礎の導入
- Authors: Omar Vidal Pino, Erickson Rangel Nascimento, Mario Fernando Montenegro
Campos
- Abstract要約: セマンティックカテゴリの内部構造を表現するための新しい計算プロトタイプモデル(CPM)を提案する。
他のプロトタイプ学習アプローチとは異なり、我々の数学的フレームワークは、抽象的なセマンティック概念をモデル化する機能を備えたディープニューラルネットワークを提供するための最初のアプローチを提案する。
ImageNetやCocoなど、さまざまな画像データセットに対する我々の実験は、我々のアプローチが許容可能な命題であることを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7264378254137809
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we hypothesize that the effects of the degree of typicality in
natural semantic categories can be generated based on the structure of
artificial categories learned with deep learning models. Motivated by the human
approach to representing natural semantic categories and based on the Prototype
Theory foundations, we propose a novel Computational Prototype Model (CPM) to
represent the internal structure of semantic categories. Unlike other prototype
learning approaches, our mathematical framework proposes a first approach to
provide deep neural networks with the ability to model abstract semantic
concepts such as category central semantic meaning, typicality degree of an
object's image, and family resemblance relationship. We proposed several
methodologies based on the typicality's concept to evaluate our CPM-model in
image semantic processing tasks such as image classification, a global semantic
description, and transfer learning. Our experiments on different image
datasets, such as ImageNet and Coco, showed that our approach might be an
admissible proposition in the effort to endow machines with greater power of
abstraction for the semantic representation of objects' categories.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ディープラーニングモデルを用いて学習した人工カテゴリーの構造に基づいて,自然意味カテゴリーにおける典型性の程度の影響を仮定する。
自然意味圏を表現する人間のアプローチに動機づけられ,プロトタイプ理論の基礎に基づいて,意味圏の内部構造を表現するための新しい計算プロトタイプモデル(cpm)を提案する。
他のプロトタイプ学習手法とは異なり、我々の数学的フレームワークは、カテゴリ中心の意味意味、オブジェクトのイメージの典型性度、家族との類似性といった抽象的な意味概念をモデル化できる深層ニューラルネットワークを提供するための最初のアプローチを提案している。
我々は,画像分類,大域的意味記述,伝達学習などの画像意味処理タスクにおいて,CPMモデルを評価するための典型的概念に基づくいくつかの手法を提案する。
ImageNet や Coco など,画像データセットの異なる実験では,オブジェクトのカテゴリのセマンティックな表現に対して,抽象化の力でマシンを支援しようとする試みにおいて,我々のアプローチは許容可能な提案である可能性が示唆された。
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