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/2403.03452v8
- Date: Mon, 20 May 2024 01:50:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-21 23:00:48.548279
- 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。
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。
- 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 solution. Furthermore, we propose the D2C method, redefining concept 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 concept 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境界を再定義するD2C手法を提案する。
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。
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