論文の概要: D4C Glove-train: Solving the RPM and Bongard-logo Problem by Circumscribing and Building Distribution for Concepts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03452v7
- Date: Sun, 12 May 2024 12:36:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-16 15:45:06.341449
- Title: D4C Glove-train: Solving the RPM and Bongard-logo Problem by Circumscribing and Building Distribution for Concepts
- Title（参考訳）: D4Cグラブトレイン:概念記述と建築分布によるRPMとボンガードログ問題の解法
- Authors: Ruizhuo Song, Beiming Yuan,
- Abstract要約: 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。
D3Cの計算効率を高めるために,D3C-cos変種を提案する。
- 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: This paper achieves noteworthy progress in the realm of abstract reasoning, particularly in addressing Raven's Progressive Matrices (RPM) and Bongard-Logo challenges. Initially, we introduce Lico-Net, a novel baseline model that resolves RPM problems with remarkable accuracy. Leveraging this foundation, we advance with the D3C approach, which advocates representing the underlying concepts in abstract reasoning problems through distributions. This perspective enhances the performance of both Lico-Net and a baseline model excelling in Bongard-Logo tasks. To bolster the computational efficiency of D3C, we present the D3C-cos variant, offering a streamlined yet precise solution. Furthermore, we propose the D2C method, redefining conceptual boundaries within these domains and bridging the divide between high-level abstractions and their lower-dimensional counterparts. Finally, we extend our methodology to D4C, employing adversarial techniques to refine conceptual boundaries further and demonstrate substantial improvements in both RPM and Bongard-Logo challenges. Overall, our contributions present a fresh outlook and practical advancements in the field of abstract reasoning.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,抽象的推論の領域において,特にRaven's Progressive Matrices (RPM) と Bongard-Logo の課題に対処する上で,注目すべき進歩を実現する。
リコネット(Lico-Net)は,RPM問題に顕著な精度で対処する新しいベースラインモデルである。
この基礎を生かして、我々はD3Cアプローチを推進し、分布を通して抽象的推論問題の根底にある概念を提唱する。
この観点は、Lico-NetとBongard-Logoタスクに優れたベースラインモデルの両方のパフォーマンスを向上させる。
D3Cの計算効率を高めるために,D3C-cosの変種を示す。
さらに,これらの領域における概念的境界を再定義するD2C法を提案する。
最後に、我々の方法論をD4Cに拡張し、さらに概念境界を洗練させ、RPMとBongard-Logoの課題において実質的な改善を示す。
全体として、我々の貢献は抽象的推論の分野における新たな展望と実践的な進歩を示している。
関連論文リスト
- A Simple and Generalist Approach for Panoptic Segmentation [57.94892855772925]
汎用的なビジョンモデルは、様々なビジョンタスクのための1つの同じアーキテクチャを目指している。
このような共有アーキテクチャは魅力的に思えるかもしれないが、ジェネラリストモデルは、その好奇心に満ちたモデルよりも優れている傾向にある。
一般モデルの望ましい性質を損なうことなく、2つの重要なコントリビューションを導入することでこの問題に対処する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-29T13:02:12Z) - Semantic Segmentation for Real-World and Synthetic Vehicle's Forward-Facing Camera Images [0.8562182926816566]
これは、車両の前向きカメラからの実世界の画像と合成画像の両方におけるセマンティックセグメンテーション問題の解決策である。
我々は、さまざまな屋外状況の様々な領域でよく機能するロバストモデルの構築に集中する。
本稿では,意味的セグメンテーション問題における領域適応のための実世界のデータと合成データの併用の有効性について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-07T17:28:45Z) - Funny-Valen-Tine: Planning Solution Distribution Enhances Machine Abstract Reasoning Ability [1.7955614278088239]
本稿では,確率的ハイライトモデルに基づく新しいベースラインモデルであるValenを紹介する。
Valen は RPM と Bongard-Logo の問題を解決し、汎用的なソリューションを提供している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-02T22:04:20Z) - Addressing Concept Shift in Online Time Series Forecasting: Detect-then-Adapt [37.98336090671441]
概念 textbfDrift textbfDetection antextbfD textbfAdaptation (D3A)
まずドリフトの概念を検知し、次に急激な適応の検出の後、現在のモデルをドリフトされた概念に積極的に適応する。
これは、トレイン-テストのパフォーマンスの不整合に寄与する重要な要因であるデータ分散ギャップを軽減するのに役立ちます。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-22T04:44:43Z) - Triple-CFN: Restructuring Concept Spaces for Enhancing Abstract Reasoning Process [1.7955614278088239]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-05T18:29:17Z) - 360 Layout Estimation via Orthogonal Planes Disentanglement and Multi-view Geometric Consistency Perception [56.84921040837699]
既存のパノラマ配置推定ソリューションは、垂直圧縮されたシーケンスから部屋の境界を復元し、不正確な結果をもたらす傾向にある。
そこで本稿では,直交平面不整合ネットワーク(DOPNet)を提案し,あいまいな意味論を識別する。
また,水平深度と比表現に適した教師なし適応手法を提案する。
本手法は,単分子配置推定と多視点レイアウト推定の両タスクにおいて,他のSoTAモデルよりも優れる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-26T12:16:03Z) - BEV-DG: Cross-Modal Learning under Bird's-Eye View for Domain
Generalization of 3D Semantic Segmentation [59.99683295806698]
クロスモーダルなUnsupervised Domain Adaptation (UDA)は、新しいドメインにおけるアノテーションの欠如を克服するために、2D-3Dデータの相補性を活用することを目的としている。
本稿では,BEV-DGと呼ばれる3次元セマンティックセグメンテーションの領域一般化(DG)に対する鳥眼図に基づくクロスモーダル学習を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-12T11:09:17Z) - Crowd Counting via Perspective-Guided Fractional-Dilation Convolution [75.36662947203192]
本稿では,PFDNetと呼ばれる新しい畳み込みニューラルネットワークを用いた群集カウント手法を提案する。
連続スケールの変動をモデル化することにより、提案したPFDNetは、異なる空間位置に対応するための適切な分数拡張カーネルを選択することができる。
これは、個々の代表スケールのみを考慮した最先端技術の柔軟性を著しく向上させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-08T07:57:00Z) - 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) - Taxonomy of Dual Block-Coordinate Ascent Methods for Discrete Energy
Minimization [96.1052289276254]
離散的グラフィカルモデルにおける最大姿勢推定問題と、二重ブロック座標法に基づく解法について考察する。
既存のすべてのソルバをひとつのフレームワークにマッピングし、設計原則をより深く理解できるようにします。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-16T15:49:13Z)
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。