論文の概要: Interactive Disentanglement: Learning Concepts by Interacting with their Prototype Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.02290v1
• Date: Sat, 4 Dec 2021 09:25:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-10 07:12:21.225190
• Title: Interactive Disentanglement: Learning Concepts by Interacting with their Prototype Representations
• Title（参考訳）: interactive disentanglement: プロトタイプ表現とのインタラクションによる概念学習
• Authors: Wolfgang Stammer, Marius Memmel, Patrick Schramowski and Kristian Kersting
• Abstract要約: 本稿では,ニューラル概念学習者の潜伏空間の理解と改訂のためのプロトタイプ表現の利点を示す。 この目的のために,対話型概念スワッピングネットワーク(iCSN)を導入する。 iCSNは、ペア画像の潜在表現を交換することで、概念情報を特定のプロトタイプスロットにバインドすることを学ぶ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.284688801788912
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Learning visual concepts from raw images without strong supervision is a challenging task. In this work, we show the advantages of prototype representations for understanding and revising the latent space of neural concept learners. For this purpose, we introduce interactive Concept Swapping Networks (iCSNs), a novel framework for learning concept-grounded representations via weak supervision and implicit prototype representations. iCSNs learn to bind conceptual information to specific prototype slots by swapping the latent representations of paired images. This semantically grounded and discrete latent space facilitates human understanding and human-machine interaction. We support this claim by conducting experiments on our novel data set "Elementary Concept Reasoning" (ECR), focusing on visual concepts shared by geometric objects.
• Abstract（参考訳）: 強力な監督なしに生画像から視覚概念を学ぶことは難しい課題である。 本研究では,ニューラル概念学習者の潜伏空間の理解と改訂のためのプロトタイプ表現の利点を示す。 この目的のために、弱い監督と暗黙のプロトタイプ表現を通して概念基底表現を学習する新しいフレームワークである対話型概念スワッピングネットワーク(iCSN)を導入する。 iCSNは、ペア画像の潜在表現を交換することで、概念情報を特定のプロトタイプスロットにバインドすることを学ぶ。 この意味論的基盤と離散的な潜伏空間は、人間の理解と人間と機械の相互作用を促進する。 我々は,新しいデータセット「要素概念推論(ecr)」の実験を行い,幾何学的対象が共有する視覚概念に着目して,この主張を支持する。

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