論文の概要: Differentiable Fuzzy $\mathcal{ALC}$: A Neural-Symbolic Representation
Language for Symbol Grounding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12006v1
- Date: Tue, 22 Nov 2022 04:54:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-23 17:46:26.810329
- Title: Differentiable Fuzzy $\mathcal{ALC}$: A Neural-Symbolic Representation
Language for Symbol Grounding
- Title（参考訳）: 微分可能なファジィ$\mathcal{ALC}$:記号接地のためのニューラルシンボリック表現言語
- Authors: Xuan Wu, Xinhao Zhu, Yizheng Zhao, Xinyu Dai
- Abstract要約: ニューラルシンボリックコンピューティングは、堅牢なニューラルラーニングとサウンドシンボリック推論を単一のフレームワークに統合することを目的としている。
所望のセマンティクスを持つニューラルシンボリック表現言語として,微分可能なファジィ$mathcalALC$を提案する。
実験結果から,DF-$mathcalALC$と規則に基づく損失は,教師なし学習方式で画像オブジェクト検出器の性能を向上させることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.885795566729424
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Neural-symbolic computing aims at integrating robust neural learning and
sound symbolic reasoning into a single framework, so as to leverage the
complementary strengths of both of these, seemingly unrelated (maybe even
contradictory) AI paradigms. The central challenge in neural-symbolic computing
is to unify the formulation of neural learning and symbolic reasoning into a
single framework with common semantics, that is, to seek a joint representation
between a neural model and a logical theory that can support the basic
grounding learned by the neural model and also stick to the semantics of the
logical theory. In this paper, we propose differentiable fuzzy $\mathcal{ALC}$
(DF-$\mathcal{ALC}$) for this role, as a neural-symbolic representation
language with the desired semantics. DF-$\mathcal{ALC}$ unifies the description
logic $\mathcal{ALC}$ and neural models for symbol grounding; in particular, it
infuses an $\mathcal{ALC}$ knowledge base into neural models through
differentiable concept and role embeddings. We define a hierarchical loss to
the constraint that the grounding learned by neural models must be semantically
consistent with $\mathcal{ALC}$ knowledge bases. And we find that capturing the
semantics in grounding solely by maximizing satisfiability cannot revise
grounding rationally. We further define a rule-based loss for DF adapting to
symbol grounding problems. The experiment results show that DF-$\mathcal{ALC}$
with rule-based loss can improve the performance of image object detectors in
an unsupervised learning way, even in low-resource situations.
- Abstract（参考訳）: ニューラルシンボリックコンピューティングは、堅牢なニューラルラーニングとサウンドシンボリック推論を単一のフレームワークに統合することを目的としており、これら2つの相補的な強みを利用する。
ニューラルシンボリックコンピューティングにおける中心的な課題は、ニューラルネットワークとシンボリック推論の定式化を、共通の意味論を持つ1つのフレームワークに統一することである。
本稿では,この役割に対する微分可能なファジィ$\mathcal{ALC}$ (DF-$\mathcal{ALC}$) を,所望の意味を持つニューラルシンボリック表現言語として提案する。
DF-$\mathcal{ALC}$は、説明論理の$\mathcal{ALC}$と記号接地のためのニューラルモデルを統合する。
神経モデルによって学習される基底は、$\mathcal{alc}$ の知識ベースと意味的に一貫性を持たなければならないという制約に対する階層的損失を定義する。
そして, 満足度を最大化することで, 接地における意味論を捉えることは, 合理的に接地を是正できないことがわかった。
さらに,シンボル接地問題に適応するDFの規則に基づく損失を定義する。
その結果, DF-$\mathcal{ALC}$は, 低リソース環境においても, 教師なし学習方式で画像オブジェクト検出器の性能を向上させることができた。
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