論文の概要: Neuro-Symbolic Temporal Point Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03914v1
• Date: Thu, 6 Jun 2024 09:52:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 15:29:45.883578
• Title: Neuro-Symbolic Temporal Point Processes
• Title（参考訳）: ニューロシンボリック・テンポラルポイントプロセス
• Authors: Yang Yang, Chao Yang, Boyang Li, Yinghao Fu, Shuang Li,
• Abstract要約: 本稿では,時間点プロセスモデルにニューラル・シンボリック・ルール誘導フレームワークを導入する。 負の対数類似性は学習を導く損失であり、説明論理則とその重みがエンドツーエンドで学習される。 提案手法は, 合成データセットおよび実データセット間で, 顕著な効率性と精度を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.72758658973969
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Our goal is to $\textit{efficiently}$ discover a compact set of temporal logic rules to explain irregular events of interest. We introduce a neural-symbolic rule induction framework within the temporal point process model. The negative log-likelihood is the loss that guides the learning, where the explanatory logic rules and their weights are learned end-to-end in a $\textit{differentiable}$ way. Specifically, predicates and logic rules are represented as $\textit{vector embeddings}$, where the predicate embeddings are fixed and the rule embeddings are trained via gradient descent to obtain the most appropriate compositional representations of the predicate embeddings. To make the rule learning process more efficient and flexible, we adopt a $\textit{sequential covering algorithm}$, which progressively adds rules to the model and removes the event sequences that have been explained until all event sequences have been covered. All the found rules will be fed back to the models for a final rule embedding and weight refinement. Our approach showcases notable efficiency and accuracy across synthetic and real datasets, surpassing state-of-the-art baselines by a wide margin in terms of efficiency.
• Abstract（参考訳）: 私たちのゴールは、不規則な関心事を説明するための時間論理ルールのコンパクトなセットを見つけることです。 本稿では,時間点プロセスモデルにニューラル・シンボリック・ルール誘導フレームワークを導入する。 負の対数類似性は学習を導く損失であり、説明論理規則とその重みが$\textit{differentiable}$方法でエンドツーエンドに学習される。 具体的には、述語と論理規則は $\textit{vector embeddeddings}$ と表現され、述語埋め込みは固定され、規則埋め込みは勾配勾配によって訓練され、述語埋め込みの最も適切な構成表現が得られる。 ルール学習プロセスをより効率的かつ柔軟にするために、$\textit{sequential cover algorithm}$を採用し、モデルに規則を徐々に追加し、すべてのイベントシーケンスがカバーされるまで説明されたイベントシーケンスを削除する。 見つかったすべてのルールは、最終ルールの埋め込みと重み付けのためにモデルに返される。 提案手法は, 合成データセットと実データセットをまたいだ顕著な効率と精度を示し, 効率の面で最先端のベースラインをはるかに上回っている。

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