論文の概要: Compositional learning of functions in humans and machines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12201v1
• Date: Mon, 18 Mar 2024 19:22:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-20 18:21:58.017688
• Title: Compositional learning of functions in humans and machines
• Title（参考訳）: 人間と機械の機能の合成学習
• Authors: Yanli Zhou, Brenden M. Lake, Adina Williams,
• Abstract要約: 我々は,構成関数を用いた学習と推論において,人間とニューラルネットワークモデルの能力を探るための関数学習パラダイムを開発する。 その結果,人間は相互作用条件をまたいだ新しい視覚機能合成をゼロショットで一般化できることが示唆された。 同じタスクにおけるニューラルネットワークモデルとの比較により、合成性(MLC)アプローチのメタラーニングを通じて、標準的なシーケンス対シーケンス変換器は、構成関数における人間の一般化パターンを模倣することができることが明らかになった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.583544271543033
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The ability to learn and compose functions is foundational to efficient learning and reasoning in humans, enabling flexible generalizations such as creating new dishes from known cooking processes. Beyond sequential chaining of functions, existing linguistics literature indicates that humans can grasp more complex compositions with interacting functions, where output production depends on context changes induced by different function orderings. Extending the investigation into the visual domain, we developed a function learning paradigm to explore the capacity of humans and neural network models in learning and reasoning with compositional functions under varied interaction conditions. Following brief training on individual functions, human participants were assessed on composing two learned functions, in ways covering four main interaction types, including instances in which the application of the first function creates or removes the context for applying the second function. Our findings indicate that humans can make zero-shot generalizations on novel visual function compositions across interaction conditions, demonstrating sensitivity to contextual changes. A comparison with a neural network model on the same task reveals that, through the meta-learning for compositionality (MLC) approach, a standard sequence-to-sequence Transformer can mimic human generalization patterns in composing functions.
• Abstract（参考訳）: 機能を学び、構成する能力は、人間の効率的な学習と推論の基礎となり、既知の調理プロセスから新しい料理を作るといった柔軟な一般化を可能にします。 関数の逐次連鎖以外にも、既存の言語学文献では、人間が相互作用する関数によってより複雑な構成を把握できることが示されている。 視覚領域の調査を拡大し、様々な相互作用条件下での合成機能を用いた学習・推論において、人間とニューラルネットワークモデルの能力を探究する機能学習パラダイムを開発した。 個々の機能に関する短いトレーニングの後、人間の参加者は、2つの学習された機能を構成する上で評価され、第1の関数の応用が第2の関数を適用するコンテキストを作成したり削除したりするインスタンスを含む4つの主要な相互作用タイプをカバーする方法が検討された。 以上の結果から,人間は相互作用条件にまたがる新しい視覚機能合成をゼロショットで一般化することができ,文脈変化に対する感受性を示すことが示唆された。 同じタスクにおけるニューラルネットワークモデルとの比較により、合成性(MLC)アプローチのメタラーニングを通じて、標準的なシーケンス対シーケンス変換器は、構成関数における人間の一般化パターンを模倣することができることが明らかになった。

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