論文の概要: Neurosymbolic Grounding for Compositional World Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12690v1
• Date: Thu, 19 Oct 2023 12:38:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-20 15:25:48.743966
• Title: Neurosymbolic Grounding for Compositional World Models
• Title（参考訳）: 構成世界モデルのためのニューロシンボリックグラウンドディング
• Authors: Atharva Sehgal, Arya Grayeli, Jennifer J. Sun, Swarat Chaudhuri
• Abstract要約: オブジェクト中心の世界モデリングのためのフレームワークであるCosmosを紹介する。 コスモスの背後にある中心的な洞察は、新しい形態のニューロシンボリックグラウンドを使うことである。 本稿では,このフレームワークが世界モデリングにおけるCGの新たな最先端技術を確立していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.686490672691056
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce Cosmos, a framework for object-centric world modeling that is designed for compositional generalization (CG), i.e., high performance on unseen input scenes obtained through the composition of known visual "atoms." The central insight behind Cosmos is the use of a novel form of neurosymbolic grounding. Specifically, the framework introduces two new tools: (i) neurosymbolic scene encodings, which represent each entity in a scene using a real vector computed using a neural encoder, as well as a vector of composable symbols describing attributes of the entity, and (ii) a neurosymbolic attention mechanism that binds these entities to learned rules of interaction. Cosmos is end-to-end differentiable; also, unlike traditional neurosymbolic methods that require representations to be manually mapped to symbols, it computes an entity's symbolic attributes using vision-language foundation models. Through an evaluation that considers two different forms of CG on an established blocks-pushing domain, we show that the framework establishes a new state-of-the-art for CG in world modeling.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,オブジェクト中心の世界モデリングのためのフレームワークであるcosmosについて紹介する。これは合成汎化(cg)のために設計されたもので,既知の視覚的"原子"の構成により得られた,目に見えない入力シーンにおける高いパフォーマンスを示す。 cosmosの背景にある中心的な洞察は、新しい形態のニューロシンボリック・グラウンドングの使用である。 具体的には、このフレームワークには2つの新しいツールがある。 (i)ニューラルエンコーダを用いて計算された実ベクトルを用いてシーン内の各エンティティを表すニューロシンボリックシーンエンコーディング、及びその実体の属性を記述する合成可能なシンボルのベクトル (ii)これらの実体を相互作用の学習規則に結びつける神経象徴的注意機構。 cosmosはエンドツーエンドの微分可能であり、また、表現を記号に手作業でマッピングする必要がある従来の神経シンボリック手法とは異なり、視覚言語の基礎モデルを用いてエンティティの象徴的属性を計算する。 確立されたブロック処理領域におけるCGの2つの異なる形態を考慮した評価を通じて,本フレームワークが世界モデリングにおけるCGの新たな最先端技術を確立することを示す。

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