論文の概要: Comparing Differentiable Logics for Learning Systems: A Research Preview

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09809v1
• Date: Thu, 16 Nov 2023 11:33:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-17 14:28:26.146710
• Title: Comparing Differentiable Logics for Learning Systems: A Research Preview
• Title（参考訳）: 学習システムのための微分論理の比較:研究プレビュー
• Authors: Thomas Flinkow (Maynooth University), Barak A. Pearlmutter (Maynooth University), Rosemary Monahan (Maynooth University)
• Abstract要約: 機械学習(ML)システムの形式的検証に関する研究は、データのみからの学習が、基礎となる背景知識を捉えるのに失敗することが多いことを示唆している。 制約を本質的に満足するMLモデルを作成するための有望なアプローチは、バックグラウンド知識を論理的制約としてエンコードし、いわゆる微分可能な論理を通じて学習プロセスを導くことである。 本研究のプレビューでは、弱教師付き文脈における文献の様々な論理を比較検討し、その結果を提示し、今後の研究に向けたオープンな問題を強調する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Extensive research on formal verification of machine learning (ML) systems indicates that learning from data alone often fails to capture underlying background knowledge. A variety of verifiers have been developed to ensure that a machine-learnt model satisfies correctness and safety properties, however, these verifiers typically assume a trained network with fixed weights. ML-enabled autonomous systems are required to not only detect incorrect predictions, but should also possess the ability to self-correct, continuously improving and adapting. A promising approach for creating ML models that inherently satisfy constraints is to encode background knowledge as logical constraints that guide the learning process via so-called differentiable logics. In this research preview, we compare and evaluate various logics from the literature in weakly-supervised contexts, presenting our findings and highlighting open problems for future work. Our experimental results are broadly consistent with results reported previously in literature; however, learning with differentiable logics introduces a new hyperparameter that is difficult to tune and has significant influence on the effectiveness of the logics.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)システムの形式的検証に関する広範な研究は、データのみから学ぶことは、基礎となる背景知識を捉えるのに失敗することが多いことを示している。 機械学習モデルが正確性と安全性を満足するように、様々な検証器が開発されたが、これらの検証器は通常、固定重量の訓練されたネットワークを仮定する。 ML対応の自律システムは、誤った予測を検出するだけでなく、自己修正、継続的な改善、適応の能力も必要である。 制約を本質的に満足するMLモデルを作成するための有望なアプローチは、バックグラウンド知識を論理的制約としてエンコードし、いわゆる微分可能な論理を通じて学習プロセスを導くことである。 本研究プレビューでは,弱教師付き文脈における文学の諸論理の比較・評価を行い,その結果を提示し,今後の課題を浮き彫りにする。 実験結果は文献で報告された結果と大きく一致しているが,異なる論理を用いた学習ではチューニングが困難で,論理の有効性に大きな影響を及ぼす新しいハイパーパラメータが導入された。

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