論文の概要: Triple-CFN: Restructuring Conceptual Spaces for Enhancing Abstract Reasoning process
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03190v7
- Date: Sun, 12 May 2024 15:41:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-16 15:45:06.345172
- 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: 我々は,ボナード・ローゴ問題に対処するトリプルCFN法を導入し,顕著な推論精度を実現する。
必要な修正により、トリプルCFNパラダイムはRPM問題にも有効であることが証明され、競争結果が得られた。
我々はそれをメタトリプルCFNネットワークにアップグレードし、RPM問題の概念空間を明示的に構築した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7955614278088239
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Abstract reasoning poses significant challenges to artificial intelligence algorithms, demanding a higher level of cognitive ability than that required for perceptual tasks. In this study, we introduce the Triple-CFN method to tackle the Bongard Logo problem, achieving remarkable reasoning accuracy by implicitly reorganizing the conflicting concept spaces of instances. Furthermore, with necessary modifications, the Triple-CFN paradigm has also proven effective on the RPM (Raven's Progressive Matrices) problem, yielding competitive results. To further enhance Triple-CFN's performance on the RPM problem, we have upgraded it to the Meta Triple-CFN network, which explicitly constructs the concept space of RPM problems, ensuring high reasoning accuracy while achieving conceptual interpretability. The success of Meta Triple-CFN can be attributed to its paradigm of modeling the concept space, which is tantamount to normalizing reasoning information. Based on this idea, we have introduced the Re-space layer, boosting the performance of both Meta Triple-CFN and Triple-CFN. This paper aims to contribute to the advancement of machine intelligence and pave the way for further breakthroughs in this field by exploring innovative network designs for solving abstract reasoning problems.
- Abstract（参考訳）: 抽象推論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ものよりも高いレベルの認知能力を要求する。
本研究では,Bongard Logo問題に対処するTriple-CFN法を導入し,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で,顕著な推論精度を実現する。
さらに、必要な修正を加えることで、トリプルCFNパラダイムはRPM(Raven's Progressive Matrices)問題でも有効であることが証明され、競争結果が得られた。
RPM問題におけるTriple-CFNの性能をさらに向上させるため,提案手法をMeta Triple-CFNネットワークにアップグレードし,RPM問題の概念空間を明示的に構築し,概念解釈性を確保しつつ高い推論精度を確保した。
Meta Triple-CFNの成功は、概念空間をモデル化するパラダイムに起因している。
この考え方に基づいて、我々はRe-spaceレイヤを導入し、Meta Triple-CFNとTriple-CFNの両方の性能を高めました。
本稿では,機械知能の進歩に寄与し,抽象的推論問題を解くための革新的なネットワーク設計を探求することによって,この分野におけるさらなるブレークスルーの道を開くことを目的とする。
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