論文の概要: Recursive Neural Programs: Variational Learning of Image Grammars and Part-Whole Hierarchies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.08462v1
• Date: Thu, 16 Jun 2022 22:02:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-21 06:53:15.188223
• Title: Recursive Neural Programs: Variational Learning of Image Grammars and Part-Whole Hierarchies
• Title（参考訳）: 帰納的ニューラルプログラム:画像文法と部分ホール階層の変分学習
• Authors: Ares Fisher, Rajesh P.N. Rao
• Abstract要約: 本稿では,部分階層学習問題に対処するため,再帰的ニューラルプログラム(RNP)を導入する。 RNPは、部分階層学習問題に対処する最初の神経生成モデルである。 以上の結果から,RNPはオブジェクトやシーンを直感的で説明可能な構成方法であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5990720051907859
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Human vision involves parsing and representing objects and scenes using structured representations based on part-whole hierarchies. Computer vision and machine learning researchers have recently sought to emulate this capability using capsule networks, reference frames and active predictive coding, but a generative model formulation has been lacking. We introduce Recursive Neural Programs (RNPs), which, to our knowledge, is the first neural generative model to address the part-whole hierarchy learning problem. RNPs model images as hierarchical trees of probabilistic sensory-motor programs that recursively reuse learned sensory-motor primitives to model an image within different reference frames, forming recursive image grammars. We express RNPs as structured variational autoencoders (sVAEs) for inference and sampling, and demonstrate parts-based parsing, sampling and one-shot transfer learning for MNIST, Omniglot and Fashion-MNIST datasets, demonstrating the model's expressive power. Our results show that RNPs provide an intuitive and explainable way of composing objects and scenes, allowing rich compositionality and intuitive interpretations of objects in terms of part-whole hierarchies.
• Abstract（参考訳）: 人間のビジョンは、部分階層に基づいた構造化表現を使用してオブジェクトとシーンを解析し表現することである。 コンピュータビジョンと機械学習の研究者は最近、カプセルネットワーク、参照フレーム、アクティブな予測符号化を使ってこの機能をエミュレートしようとしたが、生成モデルの定式化は欠けていた。 再帰的ニューラルプログラム(Recursive Neural Programs, RNP)を導入し, 階層学習の問題に対処する最初のニューラル生成モデルである。 RNPは、学習された知覚運動子プリミティブを再帰的に再利用し、異なる参照フレーム内で画像をモデル化し、再帰的な画像文法を形成する確率感覚運動プログラムの階層木として画像をモデル化する。 我々は,構造的変分オートエンコーダ(svaes)としてrnpsを表現し,mnist,omniglot,fashion-mnistデータセットの部品ベースの解析,サンプリング,ワンショット転送学習を実演し,モデルの表現力を示す。 以上の結果から,rnpsは,オブジェクトとシーンを直感的かつ説明可能な方法で構成し,部分階層という観点でオブジェクトの豊かな構成性と直感的解釈を可能にする。

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