論文の概要: D4C glove-train: solving the RPM and Bongard-logo problem by
distributing and Circumscribing concepts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03452v1
- Date: Wed, 6 Mar 2024 04:36:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-07 16:14:50.599305
- Title: D4C glove-train: solving the RPM and Bongard-logo problem by
distributing and Circumscribing concepts
- Title（参考訳）: D4Cグローブトレイン:概念の分散と循環によるRPMとBongard-logo問題の解法
- Authors: Ruizhuo Song, Beiming Yuan
- Abstract要約: まず,Raven's Progressive Matrices (RPM) および Bongard-Logo 問題において,概念境界を再定義する手法 D2C を紹介する。
ボナード・ローゴ問題に対処するための新しいアプローチであるD3Cを提案する。
性能を犠牲にすることなく計算効率をさらに向上するため,D3C-cosを導入する。
- 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: This paper presents significant advancements in the field of abstract
reasoning, particularly for Raven's Progressive Matrices (RPM) and Bongard-Logo
problems. We first introduce D2C, a method that redefines concept boundaries in
these domains and bridges the gap between high-level concepts and their
low-dimensional representations. Leveraging this foundation, we propose D3C, a
novel approach for tackling Bongard-Logo problems. D3C estimates the
distributions of image representations and measures their Sinkhorn distance to
achieve remarkable reasoning accuracy. This innovative method provides new
insights into the relationships between images and advances the
state-of-the-art in abstract reasoning. To further enhance computational
efficiency without sacrificing performance, we introduce D3C-cos. This variant
of D3C constrains distribution distances, offering a more computationally
efficient solution for RPM problems while maintaining high accuracy.
Additionally, we present Lico-Net, a baseline network for RPM that integrates
D3C and D3C-cos. By estimating and constraining the distributions of regularity
representations, Lico-Net addresses both problem-solving and interpretability
challenges, achieving state-of-the-art performance. Finally, we extend our
methodology with D4C, an adversarial approach that further refines concept
boundaries compared to D2C. Tailored for RPM and Bongard-Logo problems, D4C
demonstrates significant improvements in addressing the challenges of abstract
reasoning. Overall, our contributions advance the field of abstract reasoning,
providing new perspectives and practical solutions to long-standing problems.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,特にRaven's Progressive Matrices(RPM)問題とBongard-Logo問題について,抽象的推論の分野における顕著な進歩を示す。
まず,これらの領域における概念境界を再定義し,高次概念と低次元表現とのギャップを埋める手法D2Cを紹介する。
本稿では,ボナード・ローゴ問題に対処するための新しいアプローチであるD3Cを提案する。
D3Cは画像表現の分布を推定し、シンクホーン距離を測定し、顕著な推論精度を達成する。
この革新的な手法は、画像間の関係に新たな洞察を与え、抽象的推論における最先端の進歩をもたらす。
性能を犠牲にすることなく計算効率をさらに向上するため,D3C-cosを導入する。
このD3Cの変種は分布距離を制約し、高い精度を維持しながらRPM問題に対するより計算効率の良い解を提供する。
さらに, D3C と D3C-cos を統合した RPM のベースラインネットワークである Lico-Net を提案する。
正規表現の分布を推定および制約することにより、Lico-Netは問題解決と解釈可能性の両方の問題に対処し、最先端のパフォーマンスを達成する。
最後に、D2Cと比較して概念境界をさらに洗練する敵対的アプローチであるD4Cを用いて方法論を拡張した。
RPMとBongard-Logoの問題を解決するために設計されたD4Cは、抽象的推論の課題に対処する上で、大幅な改善を示している。
全体として、我々の貢献は抽象的推論の分野を前進させ、長年の問題に対する新しい視点と実践的な解決策を提供する。
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