論文の概要: Multi-Excitation Projective Simulation with a Many-Body Physics Inspired Inductive Bias

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10192v2
• Date: Thu, 29 Feb 2024 11:22:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-01 17:44:58.468000
• Title: Multi-Excitation Projective Simulation with a Many-Body Physics Inspired Inductive Bias
• Title（参考訳）: 多体物理誘導誘導バイアスによる多重励起射影シミュレーション
• Authors: Philip A. LeMaitre, Marius Krumm, and Hans J. Briegel
• Abstract要約: ハイパーグラフ上の複数の粒子のランダムウォークをチェーンオブ思考とみなす一般化であるMulti-Excitation Project Simulationive (mePS)を導入する。 量子多体物理学で著しく成功した少数体相互作用モデルにインスパイアされた帰納バイアスは、我々の古典的なmePSフレームワークで定式化される。 インダクティブバイアスは指数関数から数値への複雑性を減らし、その指数は相互作用する粒子の数を表す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6554326244334868
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the impressive progress of deep learning, applications relying on machine learning are increasingly being integrated into daily life. However, most deep learning models have an opaque, oracle-like nature making it difficult to interpret and understand their decisions. This problem led to the development of the field known as eXplainable Artificial Intelligence (XAI). One method in this field known as Projective Simulation (PS) models a chain-of-thought as a random walk of a particle on a graph with vertices that have concepts attached to them. While this description has various benefits, including the possibility of quantization, it cannot be naturally used to model thoughts that combine several concepts simultaneously. To overcome this limitation, we introduce Multi-Excitation Projective Simulation (mePS), a generalization that considers a chain-of-thought to be a random walk of several particles on a hypergraph. A definition for a dynamic hypergraph is put forward to describe the agent's training history along with applications to AI and hypergraph visualization. An inductive bias inspired by the remarkably successful few-body interaction models used in quantum many-body physics is formalized for our classical mePS framework and employed to tackle the exponential complexity associated with naive implementations of hypergraphs. We prove that our inductive bias reduces the complexity from exponential to polynomial, with the exponent representing the cutoff on how many particles can interact. We numerically apply our method to two toy environments and a more complex scenario modelling the diagnosis of a broken computer. These environments demonstrate the resource savings provided by an appropriate choice of inductive bias, as well as showcasing aspects of interpretability. A quantum model for mePS is also briefly outlined and some future directions for it are discussed.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングの驚くべき進歩により、機械学習に依存するアプリケーションは、日々の生活にますます統合されている。 しかし、ほとんどのディープラーニングモデルは不透明でオラクルのような性質を持ち、その決定を解釈し理解することは困難である。 この問題は、eXplainable Artificial Intelligence (XAI)として知られる分野の開発につながった。 射影シミュレーション(ps)として知られるこの分野の1つの方法は、頂点を持つグラフ上の粒子のランダムなウォークとして思考の連鎖をモデル化する。 この記述には量子化の可能性を含む様々な利点があるが、複数の概念を同時に組み合わせた思考をモデル化することは自然にできない。 この制限を克服するために,超グラフ上の複数の粒子のランダムウォークと考える一般化であるmulti-excitation projective simulation (meps)を導入する。 動的ハイパーグラフの定義は、エージェントのトレーニング履歴と、AIやハイパーグラフ視覚化への応用を記述するために提案される。 量子多体物理学で著しく成功した多体相互作用モデルに着想を得た帰納的バイアスは、我々の古典的なmePSフレームワークで形式化され、ハイパーグラフの単純実装に関連する指数関数的複雑性に対処するために使用される。 帰納的バイアスは指数関数から多項式への複雑性を減少させ、指数は素粒子の相互作用のカットオフを表す。 本手法を2つの玩具環境に適用し, 故障したコンピュータの診断をモデル化するより複雑なシナリオを提案する。 これらの環境は、インダクティブバイアスの適切な選択によって提供されるリソースの節約と、解釈可能性の側面を示す。 また,mePSの量子モデルについても概説し,今後の方向性について述べる。

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