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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03190v2
• Date: Wed, 6 Mar 2024 04:21:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 11:51:30.909198
• 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。

関連論文リスト

• Discover-then-Name: Task-Agnostic Concept Bottlenecks via Automated Concept Discovery [52.498055901649025]
  ディープニューラルネットワークの「ブラックボックス」問題に対処するために、概念ボトルネックモデル(CBM)が提案されている。 本稿では,典型的なパラダイムを逆転させる新しいCBMアプローチであるDiscover-then-Name-CBM(DN-CBM)を提案する。 我々の概念抽出戦略は、下流のタスクに非依存であり、既にそのモデルに知られている概念を使用するため、効率的である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-19T17:50:11Z)
• Neural Concept Binder [22.074896812195437]
  本稿では、離散概念表現と連続概念表現の両方を導出するフレームワークであるNeural Concept Binder (NCB)を紹介する。 NCBの概念表現の構造的性質は、直感的な検査と外部知識の直接的な統合を可能にする。 新たに導入したCLEVR-Sudokuデータセットを用いて,NCBの有効性を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-14T11:52:09Z)
• Cantor: Inspiring Multimodal Chain-of-Thought of MLLM [83.6663322930814]
  視覚的コンテキスト獲得と論理的推論の集約は、視覚的推論タスクに取り組む上で重要であると我々は主張する。 我々はCantorと呼ばれる革新的なマルチモーダルCoTフレームワークを提案し、その特徴は知覚決定アーキテクチャである。 提案手法の有効性を実証し,マルチモーダルCoT性能の大幅な向上を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-24T17:59:48Z)
• D4C Glove-train: Solving the RPM and Bongard-logo Problem by Circumscribing and Building Distribution for Concepts [1.7955614278088239]
  本稿では,RPM問題を解決する新しいベースラインモデルLico-Netを紹介する。 我々は、分布を通して抽象的推論問題において基礎となる概念を提唱するD3Cアプローチを推進している。 我々は、我々の方法論をD4Cに拡張し、さらに概念境界を洗練させるために敵対的手法を適用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-06T04:36:43Z)
• Beyond Concept Bottleneck Models: How to Make Black Boxes Intervenable? [8.391254800873599]
  本稿では,設計によって解釈できない事前学習型ニューラルネットワークに対して,概念に基づく介入を行う手法を提案する。 我々は、インターベンタビリティの概念を概念に基づく介入の有効性の尺度として定式化し、この定義を微調整ブラックボックスに活用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-24T16:02:14Z)
• Spatial-Temporal Graph Enhanced DETR Towards Multi-Frame 3D Object Detection [54.041049052843604]
  STEMDは,多フレーム3Dオブジェクト検出のためのDETRのようなパラダイムを改良した,新しいエンドツーエンドフレームワークである。 まず、オブジェクト間の空間的相互作用と複雑な時間的依存をモデル化するために、空間的時間的グラフアテンションネットワークを導入する。 最後に、ネットワークが正のクエリと、ベストマッチしない他の非常に類似したクエリを区別することが課題となる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-01T13:53:14Z)
• SpatioTemporal Focus for Skeleton-based Action Recognition [66.8571926307011]
  グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は骨格に基づく行動認識において広く採用されている。 近年提案されている骨格に基づく行動認識法の性能は以下の要因によって制限されていると論じる。 近年の注目機構に着想を得て,アクション関連関係情報を取得するためのマルチグラインド・コンテキスト集中モジュール MCF を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-31T02:45:24Z)
• Probabilistic Graph Attention Network with Conditional Kernels for Pixel-Wise Prediction [158.88345945211185]
  本稿では,画素レベルの予測を基本的側面,すなわち,技術の現状を推し進める新たなアプローチを提案する。 構造化されたマルチスケール機能学習と融合。 本論文では,マルチスケール表現を原理的に学習・融合するための新しいアテンテンションゲート条件ランダムフィールド(AG-CRFs)モデルに基づく確率的グラフアテンションネットワーク構造を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-08T04:14:29Z)
• PC-RGNN: Point Cloud Completion and Graph Neural Network for 3D Object Detection [57.49788100647103]
  LiDARベースの3Dオブジェクト検出は、自動運転にとって重要なタスクです。 現在のアプローチでは、遠方および閉ざされた物体の偏りと部分的な点雲に苦しむ。 本稿では,この課題を2つの解決法で解決する新しい二段階アプローチ,pc-rgnnを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-18T18:06:43Z)
• The Curious Case of Convex Neural Networks [12.56278477726461]
  完全連結層と畳み込み層の両方に凸性制約を適用可能であることを示す。 a) IOC-NN(Input Output Convex Neural Networks)の自己正規化とオーバーフィッティング(オーバーフィッティング)の問題の低減; (b) 厳しい制約にもかかわらず、ベースマルチレイヤのパーセプトロンを上回り、ベースコンボリューションアーキテクチャと比較して同様のパフォーマンスを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-09T08:16:38Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。