Fugu-MT 論文翻訳(概要): NeuPSL: Neural Probabilistic Soft Logic

論文の概要: NeuPSL: Neural Probabilistic Soft Logic

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.14268v1
Date: Fri, 27 May 2022 23:06:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-31 16:57:09.105932
Title: NeuPSL: Neural Probabilistic Soft Logic
Title（参考訳）: NeuPSL: 神経確率的ソフト論理
Authors: Connor Pryor, Charles Dickens, Eriq Augustine, Alon Albalak, William Wang, Lise Getoor
Abstract要約: ニューラル確率的ソフト論理(NeuPSL)はニューラルシンボリック(NeSy)フレームワークである。 NeuPSLは、ディープニューラルネットワークの低レベル知覚と最先端のシンボル推論を結合する。我々は,NuPSLが既存のジョイント推論法よりも優れており,ほぼすべての設定において分散が著しく低いことを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.47714497494585
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We present Neural Probabilistic Soft Logic (NeuPSL), a novel neuro-symbolic (NeSy) framework that unites state-of-the-art symbolic reasoning with the low-level perception of deep neural networks. To explicitly model the boundary between neural and symbolic representations, we introduce NeSy Energy-Based Models, a general family of energy-based models that combine neural and symbolic reasoning. Using this framework, we show how to seamlessly integrate neural and symbolic parameter learning and inference. We perform an extensive empirical evaluation and show that NeuPSL outperforms existing methods on joint inference and has significantly lower variance in almost all settings.
Abstract（参考訳）: 我々は,ニューラル確率的ソフト論理(NeuPSL)を提案する。ニューラルシンボリック(NeSy)フレームワークは,最先端のシンボル推論と深層ニューラルネットワークの低レベル認識を一体化したものである。ニューラル表現とシンボリック表現の境界を明示的にモデル化するために、ニューラル推論とシンボリック推論を組み合わせたエネルギーベースモデルの一般的なファミリーであるnesyエネルギーベースモデルを導入する。このフレームワークを用いて、ニューラルネットワークとシンボリックパラメータ学習と推論をシームレスに統合する方法を示す。我々は広範囲な経験的評価を行い,NeuPSLが既存のジョイント推論法よりも優れており,ほぼ全ての設定においてばらつきが著しく低いことを示す。

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