論文の概要: Generating by Understanding: Neural Visual Generation with Logical Symbol Groundings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17451v1
• Date: Thu, 26 Oct 2023 15:00:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-27 19:49:33.331718
• Title: Generating by Understanding: Neural Visual Generation with Logical Symbol Groundings
• Title（参考訳）: 理解による生成:論理記号の接地による神経視覚生成
• Authors: Yifei Peng, Yu Jin, Zhexu Luo, Yao-Xiang Ding, Wang-Zhou Dai, Zhong Ren, Kun Zhou
• Abstract要約: 本稿では,ニューラル・シンボリック・ラーニング・アプローチであるAbductive Visual Generation(AbdGen)を提案し,論理プログラミングシステムとニューラル・ビジュアル・ジェネレーション・モデルを統合する。 我々はAbdGenがシンボル代入のインスタンスレベルのラベル情報を大幅に少なくすることを示した。 我々のアプローチは、既存のアプローチの能力から外れたデータから、基礎となる論理的生成規則を効果的に学習することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.134405924834525
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite the great success of neural visual generative models in recent years, integrating them with strong symbolic knowledge reasoning systems remains a challenging task. The main challenges are two-fold: one is symbol assignment, i.e. bonding latent factors of neural visual generators with meaningful symbols from knowledge reasoning systems. Another is rule learning, i.e. learning new rules, which govern the generative process of the data, to augment the knowledge reasoning systems. To deal with these symbol grounding problems, we propose a neural-symbolic learning approach, Abductive Visual Generation (AbdGen), for integrating logic programming systems with neural visual generative models based on the abductive learning framework. To achieve reliable and efficient symbol assignment, the quantized abduction method is introduced for generating abduction proposals by the nearest-neighbor lookups within semantic codebooks. To achieve precise rule learning, the contrastive meta-abduction method is proposed to eliminate wrong rules with positive cases and avoid less-informative rules with negative cases simultaneously. Experimental results on various benchmark datasets show that compared to the baselines, AbdGen requires significantly fewer instance-level labeling information for symbol assignment. Furthermore, our approach can effectively learn underlying logical generative rules from data, which is out of the capability of existing approaches.
• Abstract（参考訳）: 近年の神経視覚生成モデルの成功にもかかわらず、強力な記号的知識推論システムとそれらを統合することは難しい課題である。 主な課題は2つある:1つはシンボル割り当て、すなわち知識推論システムからの有意義なシンボルと神経視覚生成器の潜在因子を結合することである。 もうひとつのルール学習は、知識推論システムを強化するために、データの生成プロセスを管理する新しいルールを学習することである。 このようなシンボル基底問題に対処するため,帰納的学習フレームワークに基づく論理プログラミングシステムとニューラルビジュアル生成モデルを統合するための,ニューラルネットワークのシンボル的学習手法であるAbdGenを提案する。 信頼性と効率的なシンボル代入を実現するため、セマンティックコードブック内の最も近い隣り合うルックアップによる減算提案を生成する量子化減算法を導入した。 厳密な規則学習を実現するために,正の場合の誤った規則を排除し,負の場合の少ない規則を同時に回避するために,対照的なメタアブダクション法を提案する。 さまざまなベンチマークデータセットの実験結果から、AbdGenはベースラインと比較してシンボル代入のインスタンスレベルのラベリング情報を著しく少なくすることが示された。 さらに,本手法は既存の手法では不可能なデータから論理生成規則を効果的に学習することができる。

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