論文の概要: Bridging Neural and Symbolic Representations with Transitional Dictionary Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02000v2
• Date: Mon, 17 Mar 2025 23:44:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-19 16:29:09.255122
• Title: Bridging Neural and Symbolic Representations with Transitional Dictionary Learning
• Title（参考訳）: 遷移辞書学習によるブリッジングニューラル表現と記号表現
• Authors: Junyan Cheng, Peter Chin,
• Abstract要約: 本稿では,記号的知識を暗黙的に学習できる新しいトランジショナル辞書学習(TDL)フレームワークを提案する。 本稿では,期待最大化法(EM)アルゴリズムで学習した辞書を用いて,入力を視覚部分へ分解するゲーム理論拡散モデルを提案する。 3つの抽象的な合成視覚オブジェクトデータセットを用いて実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.326886488307076
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces a novel Transitional Dictionary Learning (TDL) framework that can implicitly learn symbolic knowledge, such as visual parts and relations, by reconstructing the input as a combination of parts with implicit relations. We propose a game-theoretic diffusion model to decompose the input into visual parts using the dictionaries learned by the Expectation Maximization (EM) algorithm, implemented as the online prototype clustering, based on the decomposition results. Additionally, two metrics, clustering information gain, and heuristic shape score are proposed to evaluate the model. Experiments are conducted on three abstract compositional visual object datasets, which require the model to utilize the compositionality of data instead of simply exploiting visual features. Then, three tasks on symbol grounding to predefined classes of parts and relations, as well as transfer learning to unseen classes, followed by a human evaluation, were carried out on these datasets. The results show that the proposed method discovers compositional patterns, which significantly outperforms the state-of-the-art unsupervised part segmentation methods that rely on visual features from pre-trained backbones. Furthermore, the proposed metrics are consistent with human evaluations.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,視覚的部分や関係などの記号的知識を暗黙的に学習する,新しいトランジショナル辞書学習(TDL)フレームワークを提案する。 本稿では,オンラインのプロトタイプクラスタリングとして実装された期待最大化法(EM)アルゴリズムで学習した辞書を用いて,視覚的部分への入力を分解するゲーム理論拡散モデルを提案する。 さらに,モデルを評価するために,クラスタリング情報ゲインとヒューリスティック形状スコアの2つの指標を提案する。 実験は3つの抽象的な構成的視覚オブジェクトデータセット上で行われ、それは単に視覚的特徴を利用するのではなく、データの合成性を利用する必要がある。 そして,これらのデータセットを用いて,事前に定義された部分・関係のクラスに基づく記号の3つのタスクと,見知らぬクラスへの変換学習を行い,人間による評価を行った。 提案手法は,前訓練した背骨の視覚的特徴に依存した,最先端の非教師なし部分分割法を著しく上回る構成パターンを検出する。 さらに,提案手法は人間の評価と一致している。

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