Fugu-MT 論文翻訳(概要): Neural-Symbolic Integration for Interactive Learning and Conceptual Grounding

論文の概要: Neural-Symbolic Integration for Interactive Learning and Conceptual Grounding

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.11805v1
Date: Wed, 22 Dec 2021 11:24:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-12-23 15:21:05.198757
Title: Neural-Symbolic Integration for Interactive Learning and Conceptual Grounding
Title（参考訳）: 対話型学習と概念接地のためのニューラル・シンボリック統合
Authors: Benedikt Wagner, Artur d'Avila Garcez
Abstract要約: 本稿では,抽象概念の説明と対話型学習のためのニューラルシンボリック統合を提案する。ユーザとのインタラクションは、ニューラルモデルのリビジョンを確認または拒否する。このアプローチはLogic NetworkフレームワークとConcept Activation Vectorsを使って説明され、Conal Neural Networkに適用される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.14219428942199
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We propose neural-symbolic integration for abstract concept explanation and interactive learning. Neural-symbolic integration and explanation allow users and domain-experts to learn about the data-driven decision making process of large neural models. The models are queried using a symbolic logic language. Interaction with the user then confirms or rejects a revision of the neural model using logic-based constraints that can be distilled into the model architecture. The approach is illustrated using the Logic Tensor Network framework alongside Concept Activation Vectors and applied to a Convolutional Neural Network.
Abstract（参考訳）: 抽象概念の説明と対話型学習のためのニューラルシンボリック統合を提案する。ニューラルシンボリックな統合と説明により、ユーザとドメインの専門家は大きなニューラルモデルのデータ駆動意思決定プロセスについて学ぶことができる。モデルは記号論理言語を使ってクエリされる。ユーザとのインタラクションは、モデルアーキテクチャに蒸留可能なロジックベースの制約を使用して、ニューラルモデルのリビジョンを確認または拒否する。このアプローチは、コンセプトアクティベーションベクトルと共にLogic Tensor Networkフレームワークを使用して説明され、畳み込みニューラルネットワークに適用される。

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