論文の概要: A Complexity Map of Probabilistic Reasoning for Neurosymbolic Classification Techniques
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08404v2
- Date: Thu, 23 Jan 2025 09:52:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-24 15:56:36.407198
- Title: A Complexity Map of Probabilistic Reasoning for Neurosymbolic Classification Techniques
- Title（参考訳）: 確率論的推論の複雑度マップによるニューロシンボリック分類法
- Authors: Arthur Ledaguenel, Céline Hudelot, Mostepha Khouadjia,
- Abstract要約: 我々は4つの確率論的推論問題に対する統一的な形式論を発展させる。
そして,いくつかの既知の新しいトラクタビリティの結果を,確率論的推論の1つの複雑性マップにコンパイルする。
我々は、この複雑性マップに基づいて、いくつかのテクニックのスケーラビリティのドメインを特徴づける。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.775534755081169
- License:
- Abstract: Neurosymbolic artificial intelligence is a growing field of research aiming to combine neural network learning capabilities with the reasoning abilities of symbolic systems. Informed multi-label classification is a sub-field of neurosymbolic AI which studies how to leverage prior knowledge to improve neural classification systems. Recently, a family of neurosymbolic techniques for informed classification based on probabilistic reasoning has gained significant traction. Unfortunately, depending on the language used to represent prior knowledge, solving certain probabilistic reasoning problems can become prohibitively hard when the number of classes increases. Therefore, the asymptotic complexity of probabilistic reasoning is of cardinal importance to assess the scalability of such techniques. In this paper, we develop a unified formalism for four probabilistic reasoning problems. Then, we compile several known and new tractability results into a single complexity map of probabilistic reasoning. We build on top of this complexity map to characterize the domains of scalability of several techniques. We hope this work will help neurosymbolic AI practitioners navigate the scalability landscape of probabilistic neurosymbolic techniques.
- Abstract（参考訳）: ニューロシンボリック人工知能(Neurosymbolic AI)は、ニューラルネットワーク学習能力とシンボリックシステムの推論能力を組み合わせることを目的とした研究分野である。
インフォームド・マルチラベル分類(Informed Multi-label classification)は、ニューロシンボリックAIのサブフィールドであり、事前知識を活用して神経分類システムを改善する方法を研究する。
近年,確率論的推論に基づく情報分類のためのニューロシンボリック技術の一群が注目されている。
残念ながら、事前知識を表すために使われる言語によっては、ある確率論的推論問題の解決は、クラス数が増加すると違法に困難になる可能性がある。
したがって、確率論的推論の漸近的複雑性は、そのような手法のスケーラビリティを評価する上で重要な要素である。
本稿では,4つの確率論的推論問題に対する統一的な定式化法を開発する。
そして,いくつかの既知の新しいトラクタビリティの結果を,確率論的推論の1つの複雑性マップにコンパイルする。
この複雑性マップの上に構築され、いくつかのテクニックのスケーラビリティのドメインを特徴付ける。
この研究によって、ニューロシンボリックなAI実践者が確率的ニューロシンボリックなテクニックのスケーラビリティの展望をナビゲートできることを期待している。
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