論文の概要: The Relational Bottleneck as an Inductive Bias for Efficient Abstraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06629v1
• Date: Tue, 12 Sep 2023 22:44:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-14 16:01:32.438815
• Title: The Relational Bottleneck as an Inductive Bias for Efficient Abstraction
• Title（参考訳）: 効率的な抽象化のための誘導バイアスとしてのリレーショナルボトルネック
• Authors: Taylor W. Webb, Steven M. Frankland, Awni Altabaa, Kamesh Krishnamurthy, Declan Campbell, Jacob Russin, Randall O'Reilly, John Lafferty, Jonathan D. Cohen
• Abstract要約: 認知科学における中心的な課題は、抽象概念が限られた経験からどのように獲得されるかを説明することである。 データ効率のよい方法で抽象化を誘導するために、このアプローチを用いたモデルのファミリーをレビューする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5428157385902646
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A central challenge for cognitive science is to explain how abstract concepts are acquired from limited experience. This effort has often been framed in terms of a dichotomy between empiricist and nativist approaches, most recently embodied by debates concerning deep neural networks and symbolic cognitive models. Here, we highlight a recently emerging line of work that suggests a novel reconciliation of these approaches, by exploiting an inductive bias that we term the relational bottleneck. We review a family of models that employ this approach to induce abstractions in a data-efficient manner, emphasizing their potential as candidate models for the acquisition of abstract concepts in the human mind and brain.
• Abstract（参考訳）: 認知科学の中心的な課題は、抽象概念が限られた経験からどのように獲得されるかを説明することである。 この取り組みは、経験主義的アプローチとナティビズム的アプローチの2分法という観点でしばしば構成されており、最近ではディープニューラルネットワークとシンボリック認知モデルに関する議論で具現化されている。 ここでは、リレーショナルボトルネックと呼ばれる帰納的バイアスを利用して、これらのアプローチの新たな和解を示唆する最近の研究のラインを強調します。 我々は、この手法を用いて抽象概念をデータ効率で誘導するモデル群をレビューし、人間の心と脳における抽象概念の獲得の候補モデルとしての可能性を強調した。

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