論文の概要: Relational Neural Markov Random Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.09647v1
• Date: Mon, 18 Oct 2021 22:52:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-21 02:14:59.899782
• Title: Relational Neural Markov Random Fields
• Title（参考訳）: 関係性ニューラルマルコフ確率場
• Authors: Yuqiao Chen, Sriraam Natarajan, Nicholas Ruozzi
• Abstract要約: 複雑なハイブリッドドメインの処理が可能な Markov Random Fields (RN-MRFs) を導入する。 本稿では,潜在的なパラメータを学習する上で重要となる擬似的推定に基づく学習アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.43155380361715
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Statistical Relational Learning (SRL) models have attracted significant attention due to their ability to model complex data while handling uncertainty. However, most of these models have been limited to discrete domains due to their limited potential functions. We introduce Relational Neural Markov Random Fields (RN-MRFs) which allow for handling of complex relational hybrid domains. The key advantage of our model is that it makes minimal data distributional assumptions and can seamlessly allow for human knowledge through potentials or relational rules. We propose a maximum pseudolikelihood estimation-based learning algorithm with importance sampling for training the neural potential parameters. Our empirical evaluations across diverse domains such as image processing and relational object mapping, clearly demonstrate its effectiveness against non-neural counterparts.
• Abstract（参考訳）: 統計的関係学習(SRL)モデルは、不確実性に対処しながら複雑なデータをモデル化する能力によって大きな注目を集めている。 しかし、これらのモデルのほとんどは、ポテンシャル関数が限られているため、離散領域に限定されている。 複雑なリレーショナルハイブリッドドメインの処理を可能にするリレーショナルニューラルネットワークマルコフランダムフィールド(RN-MRF)を導入する。 モデルの主な利点は、データ分散の仮定を最小限にし、ポテンシャルや関係ルールを通じて人間の知識をシームレスに可能にすることです。 そこで本研究では,ニューラルポテンシャルパラメータのトレーニングに重要なサンプリングを施した擬似的推定に基づく学習アルゴリズムを提案する。 画像処理やリレーショナルオブジェクトマッピングなど,さまざまな領域にわたる実証的評価は,神経以外の領域に対する効果を明らかに示している。

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