論文の概要: On the Transition from Neural Representation to Symbolic Knowledge
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02000v1
- Date: Thu, 3 Aug 2023 19:29:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2023-08-07 14:41:15.829672
- Title: On the Transition from Neural Representation to Symbolic Knowledge
- Title（参考訳）: 神経表現から記号的知識への遷移について
- Authors: Junyan Cheng and Peter Chin
- Abstract要約: 本稿では,EMアルゴリズムを用いてデータのトランザクショナル表現を学習するニューラルネットワークトランザクショナル辞書学習(TDL)フレームワークを提案する。
我々は,協調ゲームとしての入力の分解に関して,拡散モデルを用いてフレームワークを実装した。
さらに、マルコフモデルによって実現されたRLを用いて、学習したプロトタイプをさらに調整する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2528422603742304
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Bridging the huge disparity between neural and symbolic representation can
potentially enable the incorporation of symbolic thinking into neural networks
from essence. Motivated by how human gradually builds complex symbolic
representation from the prototype symbols that are learned through perception
and environmental interactions. We propose a Neural-Symbolic Transitional
Dictionary Learning (TDL) framework that employs an EM algorithm to learn a
transitional representation of data that compresses high-dimension information
of visual parts of an input into a set of tensors as neural variables and
discover the implicit predicate structure in a self-supervised way. We
implement the framework with a diffusion model by regarding the decomposition
of input as a cooperative game, then learn predicates by prototype clustering.
We additionally use RL enabled by the Markovian of diffusion models to further
tune the learned prototypes by incorporating subjective factors. Extensive
experiments on 3 abstract compositional visual objects datasets that require
the model to segment parts without any visual features like texture, color, or
shadows apart from shape and 3 neural/symbolic downstream tasks demonstrate the
learned representation enables interpretable decomposition of visual input and
smooth adaption to downstream tasks which are not available by existing
methods.
- Abstract（参考訳）: ニューラル表現とシンボリック表現の大きな違いを橋渡しすることは、本質的にシンボリック思考をニューラルネットワークに組み込む可能性を秘めている。
知覚と環境相互作用を通じて学習されるプロトタイプのシンボルから、人間が徐々に複雑な象徴的表現を構築する方法に動機づけられた。
本稿では、EMアルゴリズムを用いて、入力の視覚部分の高次元情報をニューラルネットワークとしてテンソルの集合に圧縮し、暗黙の述語構造を自己教師された方法で発見する過渡表現を学習するニューラルネットワークトランザクショナル辞書学習(TDL)フレームワークを提案する。
協調ゲームとして入力の分解を考慮し,拡散モデルを用いてフレームワークを実装し,プロトタイプクラスタリングにより述語を学習する。
さらに,拡散モデルのマルコフモデルによって実現されるrlを用いて,主観的因子を組み込むことにより,学習したプロトタイプをさらにチューニングする。
テクスチャ、色、シャドウなどの視覚的な特徴を形から切り離すことなく、モデルを分割する必要のある3つの抽象的な構成的ビジュアルオブジェクトデータセットと、3つのニューラルネットワーク/シンボル的なダウンストリームタスクに関する広範な実験 学習された表現は、既存のメソッドでは利用できない視覚入力の解釈可能な分解と下流タスクへのスムーズな適応を可能にする。
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