論文の概要: Fuzzy Logic Visual Network (FLVN): A neuro-symbolic approach for visual features matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.16019v1
• Date: Sat, 29 Jul 2023 16:21:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-01 18:05:48.606025
• Title: Fuzzy Logic Visual Network (FLVN): A neuro-symbolic approach for visual features matching
• Title（参考訳）: Fuzzy Logic Visual Network (FLVN):視覚特徴マッチングのためのニューロシンボリックアプローチ
• Authors: Francesco Manigrasso and Lia Morra and Fabrizio Lamberti
• Abstract要約: 本稿では、ニューロシンボリックLTNフレームワーク内で視覚的セマンティックな埋め込み空間を学習するタスクを定式化するFuzzy Logic Visual Network(FLVN)を提案する。 FLVNは以前の知識をクラス階層(クラスとマクロクラス)の形で組み入れ、堅牢な高レベルの帰納バイアスを持つ。 計算オーバーヘッドの少ない最近のZSL手法と競合する性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.128849673587451
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neuro-symbolic integration aims at harnessing the power of symbolic knowledge representation combined with the learning capabilities of deep neural networks. In particular, Logic Tensor Networks (LTNs) allow to incorporate background knowledge in the form of logical axioms by grounding a first order logic language as differentiable operations between real tensors. Yet, few studies have investigated the potential benefits of this approach to improve zero-shot learning (ZSL) classification. In this study, we present the Fuzzy Logic Visual Network (FLVN) that formulates the task of learning a visual-semantic embedding space within a neuro-symbolic LTN framework. FLVN incorporates prior knowledge in the form of class hierarchies (classes and macro-classes) along with robust high-level inductive biases. The latter allow, for instance, to handle exceptions in class-level attributes, and to enforce similarity between images of the same class, preventing premature overfitting to seen classes and improving overall performance. FLVN reaches state of the art performance on the Generalized ZSL (GZSL) benchmarks AWA2 and CUB, improving by 1.3% and 3%, respectively. Overall, it achieves competitive performance to recent ZSL methods with less computational overhead. FLVN is available at https://gitlab.com/grains2/flvn.
• Abstract（参考訳）: ニューロシンボリック統合は、ディープニューラルネットワークの学習能力とシンボリックナレッジ表現のパワーを組み合わせることを目的としている。 特に、論理テンソルネットワーク(ltns)は、実テンソル間の微分可能演算として一階論理言語を基礎にすることで、論理公理の形で背景知識を取り入れることができる。 しかし、ゼロショット学習(ZSL)分類を改善するこのアプローチの潜在的な利点について研究する研究はほとんどない。 本研究では、ニューロシンボリックLTNフレームワーク内で視覚的セマンティックな埋め込み空間を学習するタスクを定式化するFuzzy Logic Visual Network(FLVN)を提案する。 FLVNは以前の知識をクラス階層(クラスとマクロクラス)の形で組み入れ、堅牢な高レベルの帰納バイアスを持つ。 後者は、例えば、クラスレベルの属性の例外を処理し、同じクラスのイメージ間の類似性を強制し、目に見えるクラスへの早期の過剰フィットを防止し、全体的なパフォーマンスを改善することを可能にする。 FLVN は一般ZSL(GZSL)ベンチマーク AWA2 と CUB でそれぞれ 1.3% と 3% 向上した。 全体として、計算オーバーヘッドの少ない最近のZSL手法と競合する性能を実現する。 FLVNはhttps://gitlab.com/grains2/flvn.comで入手できる。

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