論文の概要: Learning Hierarchical Relational Representations through Relational Convolutions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03240v2
• Date: Tue, 20 Feb 2024 20:21:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-22 20:16:49.353774
• Title: Learning Hierarchical Relational Representations through Relational Convolutions
• Title（参考訳）: 関係畳み込みによる階層的関係表現の学習
• 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。 グラフレットフィルタが入力のパッチにマッチする関係畳み込み演算を形式化する。 また、下流タスクに関連するオブジェクトのグルーピングを明示的に学習するためのメカニズムも提案する。
• 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 study of architectures and inductive biases for learning 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 collection of objects, pairwise relations are modeled via inner products of feature maps. We formalize a relational convolution operation in which graphlet filters are matched against patches of the input (i.e, groupings of objects), capturing the relational pattern in each group of objects. We also propose mechanisms for explicitly learning groupings of objects which are relevant to the downstream task. Composing these operations 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の研究の成熟領域は、関係特徴の学習表現のためのアーキテクチャと帰納バイアスの研究である。 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。 オブジェクトの集合が与えられると、ペアワイズ関係は特徴写像の内部積によってモデル化される。 我々は、グラフレットフィルタが入力のパッチ(オブジェクトのグルーピング)と一致したリレーショナル畳み込み演算を形式化し、各オブジェクト群におけるリレーショナルパターンをキャプチャする。 また、下流タスクに関連するオブジェクトのグループ化を明示的に学習するメカニズムを提案する。 これらの演算を構成すると、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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