論文の概要: Relational Convolutional Networks: A framework for learning representations of hierarchical relations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03240v1
• Date: Thu, 5 Oct 2023 01:22:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-06 19:50:28.279403
• Title: Relational Convolutional Networks: A framework for learning representations of hierarchical relations
• Title（参考訳）: リレーショナル畳み込みネットワーク:階層的関係の表現を学習するためのフレームワーク
• Authors: Awni Altabaa, John Lafferty
• Abstract要約: 我々は「関係畳み込みネットワーク」と呼ぶアーキテクチャフレームワークを提案する。 リレーショナル・畳み込み」層は、関係テンソルを新しい対象の列に変換し、それぞれ前層のオブジェクト群内の関係を記述する。 これを繰り返すと、高次で階層的な関係の表現が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.99146123420045
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A maturing area of research in deep learning is the development of architectures that can learn explicit representations of relational features. In this paper, we focus on the problem of learning representations of hierarchical relations, proposing an architectural framework we call "relational convolutional networks". Given a sequence of objects, a "multi-dimensional inner product relation" module produces a relation tensor describing all pairwise relations. A "relational convolution" layer then transforms the relation tensor into a sequence of new objects, each describing the relations within some group of objects at the previous layer. Graphlet filters, analogous to filters in convolutional neural networks, represent a template of relations against which the relation tensor is compared at each grouping. Repeating this yields representations of higher-order, hierarchical relations. We present the motivation and details of the architecture, together with a set of experiments to demonstrate how relational convolutional networks can provide an effective framework for modeling relational tasks that have hierarchical structure.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングにおける成熟した研究領域は、関係的特徴の明示的な表現を学習できるアーキテクチャの開発である。 本稿では,階層的関係の表現を学習する問題に着目し,関係的畳み込みネットワーク(relational convolutional network)と呼ぶアーキテクチャフレームワークを提案する。 対象の列が与えられたとき、「多次元内積関係」加群はすべての対関係を記述する関係テンソルを生成する。 リレーショナル畳み込み」層はその後、関係テンソルを新しい対象の列に変換し、それぞれ前層のオブジェクト群内の関係を記述する。 畳み込みニューラルネットワークのフィルタに類似したグラフレットフィルタは、関係テンソルが各グループで比較される関係のテンプレートを表す。 これを繰り返すと、上位階層関係の表現が得られる。 アーキテクチャのモチベーションと詳細、およびリレーショナル畳み込みネットワークが階層構造を持つリレーショナルタスクをモデル化するための効果的なフレームワークを提供するための一連の実験を示す。

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