論文の概要: Neural Block-Slot Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.01177v1
• Date: Wed, 2 Nov 2022 14:53:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-03 11:58:06.115248
• Title: Neural Block-Slot Representations
• Title（参考訳）: ニューラルブロックスロット表現
• Authors: Gautam Singh, Yeongbin Kim, Sungjin Ahn
• Abstract要約: ブロックスロット表現(Block-Slot Representation)と呼ばれる,オブジェクト中心の表現を提案する。 従来のスロット表現とは異なり、Block-Slot Representationはスロット内で概念レベルでのアンタングルを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.55880985441708
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a novel object-centric representation, called Block-Slot Representation. Unlike the conventional slot representation, the Block-Slot Representation provides concept-level disentanglement within a slot. A block-slot is constructed by composing a set of modular concept representations, called blocks, generated from a learned memory of abstract concept prototypes. We call this block-slot construction process Block-Slot Attention. Block-Slot Attention facilitates the emergence of abstract concept blocks within a slot such as color, position, and texture, without any supervision. This brings the benefits of disentanglement into slots and the representation becomes more interpretable. Similar to Slot Attention, this mechanism can be used as a drop-in module in any arbitrary neural architecture. In experiments, we show that our model disentangles object properties significantly better than the previous methods, including complex textured scenes. We also demonstrate the ability to compose novel scenes by composing slots at the block-level.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ブロックスロット表現と呼ばれる新しいオブジェクト中心表現を提案する。 従来のスロット表現とは異なり、Block-Slot Representationはスロット内で概念レベルでのアンタングルを提供する。 ブロックスロットは、抽象概念プロトタイプの学習記憶から生成されるブロックと呼ばれるモジュラー概念表現の集合を構成することで構成される。 このブロックスロット構築プロセスはBlock-Slot Attentionと呼ばれます。 ブロックスロット注意(Block-Slot Attention)は、色、位置、テクスチャなどのスロット内の抽象的な概念ブロックの出現を促進する。 これはスロットに絡み合うという利点をもたらし、表現をより解釈しやすくする。 Slot Attentionと同様、任意のニューラルネットワークアーキテクチャにおいて、このメカニズムはドロップインモジュールとして使用できる。 実験では, 複雑なテクスチャシーンを含む従来の手法に比べて, オブジェクト特性をかなり分離したモデルを示す。 また,ブロックレベルでスロットを構成することで,新しいシーンを構成する能力を示す。

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