論文の概要: Triple-CFN: Restructuring Conceptual Spaces for Enhancing Abstract Reasoning process

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03190v1
• Date: Tue, 5 Mar 2024 18:29:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-06 13:39:45.307263
• Title: Triple-CFN: Restructuring Conceptual Spaces for Enhancing Abstract Reasoning process
• Title（参考訳）: Triple-CFN:抽象推論プロセスの強化のための概念空間の再構築
• Authors: Ruizhuo Song, Beiming Yuan
• Abstract要約: 抽象推論問題は人工知能アルゴリズムに重大な課題をもたらす。 本研究は、ボンガード・ローゴ問題に取り組むためのトリプル-CFNアプローチを紹介する。 また,問題空間を明示的に構成するMeta Triple-CFNネットワークを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.12121796606941
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Abstract reasoning problems pose significant challenges to artificial intelligence algorithms, demanding cognitive capabilities beyond those required for perception tasks. This study introduces the Triple-CFN approach to tackle the Bongard-Logo problem, achieving notable reasoning accuracy by implicitly reorganizing the concept space of conflicting instances. Additionally, the Triple-CFN paradigm proves effective for the RPM problem with necessary modifications, yielding competitive results. To further enhance performance on the RPM issue, we develop the Meta Triple-CFN network, which explicitly structures the problem space while maintaining interpretability on progressive patterns. The success of Meta Triple-CFN is attributed to its paradigm of modeling the conceptual space, equivalent to normalizing reasoning information. Based on this ideology, we introduce the Re-space layer, enhancing the performance of both Meta Triple-CFN and Triple-CFN. This paper aims to contribute to advancements in machine intelligence by exploring innovative network designs for addressing abstract reasoning problems, paving the way for further breakthroughs in this domain.
• Abstract（参考訳）: 抽象的推論問題は、人工知能アルゴリズムに重大な課題をもたらし、知覚タスクに必要な以上の認知能力を要求する。 本研究では,競合するインスタンスの概念空間を暗黙的に再編成することにより,ボナード・ローゴ問題に対処するトリプルCFN手法を提案する。 さらに、トリプルCFNパラダイムは、必要な修正を加えてRPM問題に有効であることを証明し、競争結果をもたらす。 rpm問題の性能をさらに高めるために,プログレッシブパターンの解釈性を維持しつつ問題空間を明示的に構築するメタトリプルcfnネットワークを開発した。 Meta Triple-CFNの成功は、概念空間をモデル化するパラダイムが、正規化推論情報と等価であることによる。 このイデオロギーに基づいて、Re-space層を導入し、Meta Triple-CFNとTriple-CFNの両方の性能を向上させる。 本稿では、抽象推論問題に対処する革新的なネットワーク設計を探求し、この領域におけるさらなるブレークスルーへの道を開くことにより、機械学習の進歩に貢献することを目的とする。

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