論文の概要: On the Independence Assumption in Neurosymbolic Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08458v2
• Date: Fri, 7 Jun 2024 15:10:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-10 19:28:06.739203
• Title: On the Independence Assumption in Neurosymbolic Learning
• Title（参考訳）: ニューロシンボリックラーニングにおける独立性評価について
• Authors: Emile van Krieken, Pasquale Minervini, Edoardo M. Ponti, Antonio Vergari,
• Abstract要約: 最先端のニューロシンボリック学習システムは確率論的推論を用いて、ニューラルネットワークを記号に対する論理的制約に従う予測へと導く。 このようなシステムの多くは、学習と推論を簡略化するために入力が与えられた場合、考慮されたシンボルの確率は条件的に独立であると仮定している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.447011414006719
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: State-of-the-art neurosymbolic learning systems use probabilistic reasoning to guide neural networks towards predictions that conform to logical constraints over symbols. Many such systems assume that the probabilities of the considered symbols are conditionally independent given the input to simplify learning and reasoning. We study and criticise this assumption, highlighting how it can hinder optimisation and prevent uncertainty quantification. We prove that loss functions bias conditionally independent neural networks to become overconfident in their predictions. As a result, they are unable to represent uncertainty over multiple valid options. Furthermore, we prove that these loss functions are difficult to optimise: they are non-convex, and their minima are usually highly disconnected. Our theoretical analysis gives the foundation for replacing the conditional independence assumption and designing more expressive neurosymbolic probabilistic models.
• Abstract（参考訳）: 最先端のニューロシンボリック学習システムは確率論的推論を用いて、ニューラルネットワークを記号に対する論理的制約に従う予測へと導く。 このようなシステムの多くは、学習と推論を簡略化するために入力が与えられた場合、考慮されたシンボルの確率は条件的に独立であると仮定する。 我々は、この仮定を研究、批判し、最適化を妨げ、不確実な定量化を防ぐ方法について強調する。 損失関数が条件付き独立ニューラルネットワークの予測において過信されることを示す。 その結果、複数の有効な選択肢に対して不確実性を表現できない。 さらに、これらの損失関数は非凸であり、そのミニマは通常高度に非連結であるので最適化が難しいことを証明している。 我々の理論分析は、条件付き独立仮定を置き換え、より表現力のあるニューロシンボリック確率モデルを設計するための基礎となる。

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