論文の概要: Neuro-Symbolic Forward Reasoning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.09383v1
- Date: Mon, 18 Oct 2021 15:14:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-19 13:26:01.538594
- Title: Neuro-Symbolic Forward Reasoning
- Title（参考訳）: ニューロシンボリックフォワード推論
- Authors: Hikaru Shindo, Devendra Singh Dhami, Kristian Kersting
- Abstract要約: Neuro-Symbolic Forward Reasoner (NSFR) は、一階述語論理を用いた微分フォワードチェインを利用したタスク推論の新しいアプローチである。
鍵となるアイデアは、差別化可能なフォワードチェイン推論とオブジェクト中心(ディープ)学習を組み合わせることです。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.417231973682366
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Reasoning is an essential part of human intelligence and thus has been a
long-standing goal in artificial intelligence research. With the recent success
of deep learning, incorporating reasoning with deep learning systems, i.e.,
neuro-symbolic AI has become a major field of interest. We propose the
Neuro-Symbolic Forward Reasoner (NSFR), a new approach for reasoning tasks
taking advantage of differentiable forward-chaining using first-order logic.
The key idea is to combine differentiable forward-chaining reasoning with
object-centric (deep) learning. Differentiable forward-chaining reasoning
computes logical entailments smoothly, i.e., it deduces new facts from given
facts and rules in a differentiable manner. The object-centric learning
approach factorizes raw inputs into representations in terms of objects. Thus,
it allows us to provide a consistent framework to perform the forward-chaining
inference from raw inputs. NSFR factorizes the raw inputs into the
object-centric representations, converts them into probabilistic ground atoms,
and finally performs differentiable forward-chaining inference using weighted
rules for inference. Our comprehensive experimental evaluations on
object-centric reasoning data sets, 2D Kandinsky patterns and 3D CLEVR-Hans,
and a variety of tasks show the effectiveness and advantage of our approach.
- Abstract（参考訳）: 推論は人間の知能の重要な部分であり、人工知能研究において長年の目標であった。
近年のディープラーニングの成功により、深層学習システムによる推論、すなわちニューロシンボリックAIが主要な関心分野となっている。
本稿では,一階述語論理を用いた可変フォワードチェインを用いたタスク推論手法であるNuro-Symbolic Forward Reasoner (NSFR)を提案する。
重要なのは、微分可能な前方連鎖推論とオブジェクト中心(深層)学習を組み合わせることだ。
微分可能前方連鎖推論は論理的含意をスムーズに計算し、すなわち与えられた事実や規則から微分可能な方法で新しい事実を推論する。
オブジェクト中心学習アプローチは、オブジェクトの観点から生の入力を表現に分解する。
これにより、生入力から前方連鎖推論を実行するための一貫したフレームワークを提供することができます。
NSFRは生の入力を対象中心の表現に分解し、確率的基底原子に変換し、最終的に重み付けされた推論規則を用いて微分可能な前方鎖推論を行う。
我々は,オブジェクト中心推論データセット,2次元カンディンスキーパターン,および3次元clevr-hansに関する包括的評価を行い,提案手法の有効性と利点を示した。
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