論文の概要: Unifying AI Algorithms with Probabilistic Programming using Implicitly Defined Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.02325v1
• Date: Tue, 5 Oct 2021 19:49:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-08 10:39:21.044036
• Title: Unifying AI Algorithms with Probabilistic Programming using Implicitly Defined Representations
• Title（参考訳）: 暗黙的に定義された表現を用いた確率的プログラミングによるAIアルゴリズムの統一
• Authors: Avi Pfeffer, Michael Harradon, Joseph Campolongo, Sanja Cvijic
• Abstract要約: Scruffは確率的プログラミングを使ってAIシステムを開発するための新しいフレームワークである。 選択可能なコード、ニューラルネットワーク、微分方程式、制約システムなど、さまざまな表現を含めることができる。 私たちは、比較的小さな操作セットが、さまざまなAIアルゴリズムを統合するのにどのように役立つかを示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2580765958706854
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce Scruff, a new framework for developing AI systems using probabilistic programming. Scruff enables a variety of representations to be included, such as code with stochastic choices, neural networks, differential equations, and constraint systems. These representations are defined implicitly using a set of standardized operations that can be performed on them. General-purpose algorithms are then implemented using these operations, enabling generalization across different representations. Zero, one, or more operation implementations can be provided for any given representation, giving algorithms the flexibility to use the most appropriate available implementations for their purposes and enabling representations to be used in ways that suit their capabilities. In this paper, we explain the general approach of implicitly defined representations and provide a variety of examples of representations at varying degrees of abstraction. We also show how a relatively small set of operations can serve to unify a variety of AI algorithms. Finally, we discuss how algorithms can use policies to choose which operation implementations to use during execution.
• Abstract（参考訳）: 確率型プログラミングを用いたaiシステム開発のための新しいフレームワークであるscruffを紹介する。 scruffは、確率的選択を伴うコード、ニューラルネットワーク、微分方程式、制約システムなど、様々な表現を含むことができる。 これらの表現は、それら上で実行できる一連の標準化された操作を使って暗黙的に定義される。 汎用アルゴリズムはこれらの操作を使って実装され、異なる表現をまたいで一般化することができる。 ゼロ、ゼロ、あるいはそれ以上の操作実装は任意の表現に対して提供でき、アルゴリズムはその目的のために最も適切な実装を使用する柔軟性を提供し、表現をその機能に適した方法で使用できるようにする。 本稿では,暗黙的に定義された表現の一般的なアプローチを説明し,抽象度の異なる表現の多種多様な例を示す。 また、比較的小さな操作セットが、さまざまなAIアルゴリズムを統合するのにどのように役立つかを示す。 最後に、アルゴリズムが実行時にどの操作実装を使うかを選択するためにポリシーを利用できるかについて議論する。

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