論文の概要: Towards Generative Abstract Reasoning: Completing Raven's Progressive Matrix via Rule Abstraction and Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09966v3
• Date: Sun, 14 Apr 2024 10:53:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-16 22:38:10.033499
• Title: Towards Generative Abstract Reasoning: Completing Raven's Progressive Matrix via Rule Abstraction and Selection
• Title（参考訳）: 生成的抽象推論に向けて:ルール抽象化と選択によるRavenのプログレッシブマトリックスの補完
• Authors: Fan Shi, Bin Li, Xiangyang Xue,
• Abstract要約: Raven's Progressive Matrix (RPM) は、マシンインテリジェンスにおける抽象的な視覚的推論を探索するために広く使われている。 RPMテストの参加者は、属性変更ルールを推論し、組み合わせることで、強力な推論能力を示すことができる。 本稿では,ルール AbstractIon と Selection を用いて,回答生成問題に対する潜時変数モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.107043437362556
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Endowing machines with abstract reasoning ability has been a long-term research topic in artificial intelligence. Raven's Progressive Matrix (RPM) is widely used to probe abstract visual reasoning in machine intelligence, where models will analyze the underlying rules and select one image from candidates to complete the image matrix. Participators of RPM tests can show powerful reasoning ability by inferring and combining attribute-changing rules and imagining the missing images at arbitrary positions of a matrix. However, existing solvers can hardly manifest such an ability in realistic RPM tests. In this paper, we propose a deep latent variable model for answer generation problems through Rule AbstractIon and SElection (RAISE). RAISE can encode image attributes into latent concepts and abstract atomic rules that act on the latent concepts. When generating answers, RAISE selects one atomic rule out of the global knowledge set for each latent concept to constitute the underlying rule of an RPM. In the experiments of bottom-right and arbitrary-position answer generation, RAISE outperforms the compared solvers in most configurations of realistic RPM datasets. In the odd-one-out task and two held-out configurations, RAISE can leverage acquired latent concepts and atomic rules to find the rule-breaking image in a matrix and handle problems with unseen combinations of rules and attributes.
• Abstract（参考訳）: 抽象推論能力を持つエンドウィングマシンは、人工知能における長期的な研究課題である。 Ravenのプログレッシブマトリックス(RPM)は、マシンインテリジェンスにおける抽象的な視覚的推論を探索するために広く使われている。 RPMテストの参加者は、属性変更規則を推論し、組み合わせ、行列の任意の位置で欠落した画像を想像することによって、強力な推論能力を示すことができる。 しかし、既存の解法は現実的なRPMテストでそのような能力を示すことはほとんどできない。 本稿では,ルール AbstractIon and Selection (RAISE) を用いて,回答生成問題に対する潜時変数モデルを提案する。 RAISEはイメージ属性を潜在概念にエンコードし、潜在概念に作用する抽象的な原子規則を記述できる。 RAISEは回答を生成する際に、各潜在概念のグローバル知識から1つの原子ルールを選択し、RPMの基本ルールを構成する。 ボトムライトおよび任意の位置答え生成の実験において、RAISEは現実的なRPMデータセットのほとんどの構成において比較した解法よりも優れる。 奇抜なワンアウトタスクと2つのホールトアウト構成では、RAISEは取得した潜在概念とアトミックルールを利用して行列内のルール破りの画像を見つけ、ルールと属性の目に見えない組み合わせで問題に対処することができる。

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