論文の概要: Triple-CFN: Restructuring Concept Spaces for Enhancing Abstract Reasoning Process

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03190v9
• Date: Mon, 27 May 2024 11:21:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 06:45:59.912161
• Title: Triple-CFN: Restructuring Concept 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: 画像から概念と特徴を別々に抽出する新しいフレームワークであるCross-Feature Network (CFN)を紹介した。 抽出した概念と特徴をCFN内に組み込んだ期待最大化プロセスを統合することで,顕著な結果を得た。 また、RPM問題に適した概念空間を明示的に構築した、Triple-CFNの先進バージョンであるMeta Triple-CFNについても紹介する。
• 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 cognitive ability beyond that required for perceptual tasks. In this study, we introduce the Cross-Feature Network (CFN), a novel framework designed to separately extract concepts and features from images. This framework utilizes the responses of features to concepts as representations for reasoning, particularly in addressing the Bongard-Logo problem. By integrating an Expectation-Maximization process between the extracted concepts and features within the CFN, we have achieved notable results, albeit with certain limitations. To overcome these limitations, we propose the Triple-CFN, an efficient model that maximizes feature extraction from images and demonstrates effectiveness in both the Bongard-Logo and Raven's Progressive Matrices (RPM) problems. Furthermore, we introduce Meta Triple-CFN, an advanced version of Triple-CFN, which explicitly constructs a concept space tailored for RPM problems. This ensures high accuracy of reasoning and interpretability of the concepts involved. Overall, this work explores innovative network designs for abstract reasoning, thereby advancing the frontiers of machine intelligence.
• 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以上の認知能力を要求する。 本研究では,画像から概念や特徴を別々に抽出する新しいフレームワークであるCross-Feature Network(CFN)を紹介する。 このフレームワークは、特にボンガード・ローゴ問題に対処する上で、推論の表現として機能に対する応答を利用する。 抽出した概念と特徴をCFN内に組み込んだ期待最大化プロセスを統合することで,一定の限界はあるものの,顕著な結果を得た。 これらの制約を克服するために,画像からの特徴抽出を最大化し,ボンガード・ローゴとレイブンの進歩行列(RPM)の両問題において有効性を示す効率的なモデルであるTriple-CFNを提案する。 さらに, RPM問題に適した概念空間を明示的に構築する, Triple-CFN の先進バージョンである Meta Triple-CFN を紹介する。 これにより、関連する概念の推論と解釈可能性の高い精度が保証される。 全体として、この研究は抽象的推論のための革新的なネットワーク設計を探求し、マシンインテリジェンスのフロンティアを前進させる。

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