論文の概要: What makes a language easy to deep-learn? Deep neural networks and humans similarly benefit from compositional structure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.12239v4
• Date: Thu, 10 Oct 2024 11:43:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-11 14:28:47.962556
• Title: What makes a language easy to deep-learn? Deep neural networks and humans similarly benefit from compositional structure
• Title（参考訳）: 深層学習を容易にする言語とは何か? 深層ニューラルネットワークと人間も同様に構成構造から恩恵を受ける
• Authors: Lukas Galke, Yoav Ram, Limor Raviv,
• Abstract要約: 言語の基本的性質は、その構成構造であり、人間は新しい意味の形を作ることができる。 人間にとって、より構成的で透明な構造を持つ言語は、不透明で不規則な構造を持つ言語よりも学習しやすい。 この学習可能性の利点は、人間の言語学習のモデルとしての使用を制限するディープニューラルネットワークでは、まだ示されていない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.871583927216651
• License:
• Abstract: Deep neural networks drive the success of natural language processing. A fundamental property of language is its compositional structure, allowing humans to systematically produce forms for new meanings. For humans, languages with more compositional and transparent structures are typically easier to learn than those with opaque and irregular structures. However, this learnability advantage has not yet been shown for deep neural networks, limiting their use as models for human language learning. Here, we directly test how neural networks compare to humans in learning and generalizing different languages that vary in their degree of compositional structure. We evaluate the memorization and generalization capabilities of a large language model and recurrent neural networks, and show that both deep neural networks exhibit a learnability advantage for more structured linguistic input: neural networks exposed to more compositional languages show more systematic generalization, greater agreement between different agents, and greater similarity to human learners.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは自然言語処理の成功を促進する。 言語の基本的特性はその構成構造であり、人間は新しい意味の形式を体系的に生成することができる。 人間にとって、より構成的で透明な構造を持つ言語は、不透明で不規則な構造を持つ言語よりも学習しやすい。 しかし、この学習可能性の利点はディープニューラルネットワークでは示されておらず、人間の言語学習のモデルとしての使用を制限している。 ここでは、ニューラルネットワークが学習において人間とどのように比較し、構成構造の程度によって異なる異なる言語を一般化するかを直接検証する。 我々は、大規模言語モデルと繰り返しニューラルネットワークの記憶と一般化能力を評価し、深層ニューラルネットワークがより構造化された言語入力に対して学習性優位性を示すことを示す。

関連論文リスト

• Modeling rapid language learning by distilling Bayesian priors into artificial neural networks [18.752638142258668]
  我々は、ベイズモデルの強い帰納バイアスとニューラルネットワークの柔軟な表現を組み合わせたアプローチで、制限された自然主義的データからの学習が可能であることを示す。 得られたシステムは少数の例から形式的な言語パターンを学習することができる。 また、自然言語のコーパスから英語の構文の側面を学ぶこともできる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-24T04:11:59Z)
• Nondeterministic Stacks in Neural Networks [0.456877715768796]
  我々は、非決定論的プッシュダウンオートマトンを効率的にシミュレートする微分可能なデータ構造を開発する。 これにより、任意の文脈自由言語に対する形式的認識能力が向上することを示す。 また,非決定論的スタックを付加したRNNでは,驚くほど強力な動作が可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-25T16:00:40Z)
• Deep Learning Models to Study Sentence Comprehension in the Human Brain [0.1503974529275767]
  自然言語を処理する最近の人工ニューラルネットワークは、文レベルの理解を必要とするタスクにおいて、前例のないパフォーマンスを達成する。 我々は、これらの人工言語モデルと人間の脳活動を比較する研究をレビューし、このアプローチが自然言語理解に関わる神経プロセスの理解をいかに改善したかを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-16T10:31:25Z)
• What Artificial Neural Networks Can Tell Us About Human Language Acquisition [47.761188531404066]
  自然言語処理のための機械学習の急速な進歩は、人間がどのように言語を学ぶかについての議論を変革する可能性がある。 計算モデルによる学習可能性の関連性を高めるためには,人間に対して大きな優位性を持たず,モデル学習者を訓練する必要がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-17T00:12:37Z)
• Dependency-based Mixture Language Models [53.152011258252315]
  依存性に基づく混合言語モデルを紹介する。 より詳しくは、依存関係モデリングの新たな目的により、まずニューラルネットワークモデルを訓練する。 次に、前回の依存性モデリング確率分布と自己意図を混合することにより、次の確率を定式化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-19T06:28:30Z)
• Emergence of Machine Language: Towards Symbolic Intelligence with Neural Networks [73.94290462239061]
  本稿では、ニューラルネットワークを用いてシンボルとコネクショナリズムの原理を組み合わせることで、離散表現を導出することを提案する。 対話型環境とタスクを設計することにより、機械が自発的で柔軟でセマンティックな言語を生成できることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-14T14:54:58Z)
• Towards Zero-shot Language Modeling [90.80124496312274]
  人間の言語学習に誘導的に偏りを持つニューラルモデルを構築した。 類型的に多様な訓練言語のサンプルからこの分布を推測する。 我々は、保留言語に対する遠隔監視として、追加の言語固有の側情報を利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-06T23:49:18Z)
• Low-Dimensional Structure in the Space of Language Representations is Reflected in Brain Responses [62.197912623223964]
  言語モデルと翻訳モデルは,単語の埋め込み,構文的・意味的タスク,将来的な単語埋め込みとの間を円滑に介在する低次元構造を示す。 この表現埋め込みは、各特徴空間が、fMRIを用いて記録された自然言語刺激に対する人間の脳反応にどれだけうまく対応しているかを予測することができる。 これは、埋め込みが脳の自然言語表現構造の一部を捉えていることを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-09T22:59:12Z)
• Compositional Processing Emerges in Neural Networks Solving Math Problems [100.80518350845668]
  人工知能の最近の進歩は、大きなモデルが十分な言語データに基づいて訓練されると、文法構造が表現に現れることを示している。 我々は、この研究を数学的推論の領域にまで拡張し、どのように意味を構成するべきかについての正確な仮説を定式化することができる。 私たちの研究は、ニューラルネットワークがトレーニングデータに暗黙的に構造化された関係について何かを推測できるだけでなく、個々の意味の合成を合成全体へと導くために、この知識を展開できることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-19T07:24:42Z)
• Applications of Deep Neural Networks with Keras [0.0]
  ディープラーニングにより、ニューラルネットワークは人間の脳の機能のような方法で情報の階層を学習することができる。 本コースでは,従来のニューラルネットワーク構造であるConversa Neural Networks (CNN), Long Short-Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Neural Networks (GRU), General Adrial Networks (GAN)を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-11T22:09:10Z)
• Compositional Languages Emerge in a Neural Iterated Learning Model [27.495624644227888]
  構成性により、自然言語はより単純な組み合わせによって複雑な概念を表現することができる。 本稿では,対話型ニューラルエージェントに適用することで,より構造化された言語の出現を促進する効果的なニューラル・イテレーテッド・ラーニング(NIL)アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-04T15:19:09Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。