論文の概要: FACT: Learning Governing Abstractions Behind Integer Sequences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.09543v1
• Date: Tue, 20 Sep 2022 08:20:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-21 17:59:44.573397
• Title: FACT: Learning Governing Abstractions Behind Integer Sequences
• Title（参考訳）: FACT: 整数列の背後にある抽象化を克服する学習
• Authors: Peter Belc\'ak, Ard Kastrati, Flavio Schenker, Roger Wattenhofer
• Abstract要約: 完全なフィニシャルな記述を認める概念の学習に関する新しい見解を紹介する。 機械学習モデルによる概念理解を目的としたベンチマークタスクのセットを配置する。 知識表現と推論の研究をさらに支援するため,FACT(Finitary Abstraction Toolkit)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.895232155155041
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Integer sequences are of central importance to the modeling of concepts admitting complete finitary descriptions. We introduce a novel view on the learning of such concepts and lay down a set of benchmarking tasks aimed at conceptual understanding by machine learning models. These tasks indirectly assess model ability to abstract, and challenge them to reason both interpolatively and extrapolatively from the knowledge gained by observing representative examples. To further aid research in knowledge representation and reasoning, we present FACT, the Finitary Abstraction Comprehension Toolkit. The toolkit surrounds a large dataset of integer sequences comprising both organic and synthetic entries, a library for data pre-processing and generation, a set of model performance evaluation tools, and a collection of baseline model implementations, enabling the making of the future advancements with ease.
• Abstract（参考訳）: 整数列は完全な有限項記述を許容する概念のモデリングにおいて重要である。 このような概念の学習に関する新たな見解を紹介し,機械学習モデルによる概念理解を目的とした,一連のベンチマークタスクを概説する。 これらのタスクは、モデルを抽象化する能力を間接的に評価し、代表例を観察することによって得られる知識から補間的および外挿的の両方を推論する。 知識表現と推論の研究をさらに支援するため,FACT(Finitary Abstraction Comprehension Toolkit)を提案する。 このツールキットは、有機的および合成的エントリ、データ前処理および生成のためのライブラリ、モデルパフォーマンス評価ツールのセット、およびベースラインモデル実装の集合からなる整数列の大規模なデータセットを取り囲んで、将来の進歩を容易に作成することができる。

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