論文の概要: Interpretable Neural-Symbolic Concept Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.14068v2
• Date: Mon, 22 May 2023 07:22:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 03:11:19.152563
• Title: Interpretable Neural-Symbolic Concept Reasoning
• Title（参考訳）: 解釈可能なニューラルシンボリック概念推論
• Authors: Pietro Barbiero, Gabriele Ciravegna, Francesco Giannini, Mateo Espinosa Zarlenga, Lucie Charlotte Magister, Alberto Tonda, Pietro Lio', Frederic Precioso, Mateja Jamnik, Giuseppe Marra
• Abstract要約: 概念に基づくモデルは、人間の理解可能な概念のセットに基づいてタスクを学習することでこの問題に対処することを目的としている。 本稿では,概念埋め込みに基づく最初の解釈可能な概念ベースモデルであるDeep Concept Reasoner (DCR)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.1904050674791185
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning methods are highly accurate, yet their opaque decision process prevents them from earning full human trust. Concept-based models aim to address this issue by learning tasks based on a set of human-understandable concepts. However, state-of-the-art concept-based models rely on high-dimensional concept embedding representations which lack a clear semantic meaning, thus questioning the interpretability of their decision process. To overcome this limitation, we propose the Deep Concept Reasoner (DCR), the first interpretable concept-based model that builds upon concept embeddings. In DCR, neural networks do not make task predictions directly, but they build syntactic rule structures using concept embeddings. DCR then executes these rules on meaningful concept truth degrees to provide a final interpretable and semantically-consistent prediction in a differentiable manner. Our experiments show that DCR: (i) improves up to +25% w.r.t. state-of-the-art interpretable concept-based models on challenging benchmarks (ii) discovers meaningful logic rules matching known ground truths even in the absence of concept supervision during training, and (iii), facilitates the generation of counterfactual examples providing the learnt rules as guidance.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングの手法は非常に正確だが、その不透明な決定プロセスは、完全な人間の信頼を得ることを妨げている。 概念ベースのモデルは、人間の理解可能な概念のセットに基づいてタスクを学習することでこの問題に対処しようとしている。 しかし、最先端の概念に基づくモデルは、明確な意味的意味を欠いた高次元概念埋め込み表現に依存するため、決定プロセスの解釈可能性に疑問を呈する。 この制限を克服するために,概念埋め込みに基づく最初の解釈可能な概念ベースモデルであるDeep Concept Reasoner (DCR)を提案する。 DCRでは、ニューラルネットワークはタスク予測を直接行うのではなく、概念埋め込みを使用して構文ルール構造を構築する。 DCRはこれらのルールを意味のある概念の真理度で実行し、最終的な解釈可能かつ意味的に一貫性のある予測を微分可能な方法で提供する。 我々の実験はDCRが示す。 i) 挑戦的ベンチマーク上での最先端の解釈可能な概念ベースモデルに最大25%の改善 (ii)訓練中の概念監督がなくても、既知の根拠の真理に合致する有意義な論理規則を発見し、 (iii) 学習ルールをガイダンスとして提供する反実例の生成を促進する。

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