論文の概要: Categorical semiotics: Foundations for Knowledge Integration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01526v1
- Date: Mon, 1 Apr 2024 23:19:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-03 18:27:47.639860
- Title: Categorical semiotics: Foundations for Knowledge Integration
- Title（参考訳）: カテゴリー的セミオティックス:知識統合の基礎
- Authors: Carlos Leandro,
- Abstract要約: ディープラーニングアーキテクチャの定義と分析のための包括的なフレームワークを開発するという課題に取り組む。
我々の方法論は、ファジィ集合の宇宙の中で解釈されるエルレスマンのスケッチに類似したグラフィカル構造を用いる。
このアプローチは、決定論的および非決定論的ニューラルネットワーク設計の両方をエレガントに包含する統一理論を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The integration of knowledge extracted from diverse models, whether described by domain experts or generated by machine learning algorithms, has historically been challenged by the absence of a suitable framework for specifying and integrating structures, learning processes, data transformations, and data models or rules. In this work, we extend algebraic specification methods to address these challenges within such a framework. In our work, we tackle the challenging task of developing a comprehensive framework for defining and analyzing deep learning architectures. We believe that previous efforts have fallen short by failing to establish a clear connection between the constraints a model must adhere to and its actual implementation. Our methodology employs graphical structures that resemble Ehresmann's sketches, interpreted within a universe of fuzzy sets. This approach offers a unified theory that elegantly encompasses both deterministic and non-deterministic neural network designs. Furthermore, we highlight how this theory naturally incorporates fundamental concepts from computer science and automata theory. Our extended algebraic specification framework, grounded in graphical structures akin to Ehresmann's sketches, offers a promising solution for integrating knowledge across disparate models and domains. By bridging the gap between domain-specific expertise and machine-generated insights, we pave the way for more comprehensive, collaborative, and effective approaches to knowledge integration and modeling.
- Abstract（参考訳）: さまざまなモデルから抽出された知識の統合は、ドメインの専門家によって記述されたり、機械学習アルゴリズムによって生成されたりするが、歴史的に、構造、学習プロセス、データ変換、データモデルやルールを指定および統合するための適切なフレームワークが欠如しているため、課題となっている。
本研究では,このようなフレームワーク内でのこれらの課題に対処するために,代数的仕様法を拡張した。
本研究では,ディープラーニングアーキテクチャの定義と分析を行う包括的なフレームワークを開発する上での課題に取り組む。
我々は、モデルが従わなければならない制約と実際の実装との間に明確な関係を確立することに失敗し、これまでの努力が不足したと信じています。
我々の方法論は、ファジィ集合の宇宙の中で解釈されるエルレスマンのスケッチに類似したグラフィカル構造を用いる。
このアプローチは、決定論的および非決定論的ニューラルネットワーク設計の両方をエレガントに包含する統一理論を提供する。
さらに,この理論がコンピュータ科学やオートマトン理論の基本的な概念を自然に取り入れている点を強調した。
Ehresmann氏のスケッチに似たグラフィカルな構造を基盤とした拡張代数的仕様フレームワークは、異なるモデルとドメインにまたがる知識を統合するための有望なソリューションを提供します。
ドメイン固有の専門知識と機械生成の洞察のギャップを埋めることで、私たちは、知識統合とモデリングに対するより包括的で協調的で効果的なアプローチの道を開いたのです。
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