論文の概要: Neural Concept Binder

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09949v2
• Date: Thu, 24 Oct 2024 12:13:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 12:50:40.305950
• Title: Neural Concept Binder
• Title（参考訳）: ニューラルコンセプトバインダー
• Authors: Wolfgang Stammer, Antonia Wüst, David Steinmann, Kristian Kersting,
• Abstract要約: 本稿では、離散概念表現と連続概念表現の両方を導出するフレームワークであるNeural Concept Binder (NCB)を紹介する。 NCBの概念表現の構造的性質は、直感的な検査と外部知識の直接的な統合を可能にする。 新たに導入したCLEVR-Sudokuデータセットを用いて,NCBの有効性を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.074896812195437
• License:
• Abstract: The challenge in object-based visual reasoning lies in generating concept representations that are both descriptive and distinct. Achieving this in an unsupervised manner requires human users to understand the model's learned concepts and, if necessary, revise incorrect ones. To address this challenge, we introduce the Neural Concept Binder (NCB), a novel framework for deriving both discrete and continuous concept representations, which we refer to as "concept-slot encodings". NCB employs two types of binding: "soft binding", which leverages the recent SysBinder mechanism to obtain object-factor encodings, and subsequent "hard binding", achieved through hierarchical clustering and retrieval-based inference. This enables obtaining expressive, discrete representations from unlabeled images. Moreover, the structured nature of NCB's concept representations allows for intuitive inspection and the straightforward integration of external knowledge, such as human input or insights from other AI models like GPT-4. Additionally, we demonstrate that incorporating the hard binding mechanism preserves model performance while enabling seamless integration into both neural and symbolic modules for complex reasoning tasks. We validate the effectiveness of NCB through evaluations on our newly introduced CLEVR-Sudoku dataset.
• Abstract（参考訳）: オブジェクトベースの視覚的推論の課題は、記述的かつ区別された概念表現を生成することである。 これを教師なしの方法で達成するには、モデルの学習した概念を理解し、必要に応じて間違った概念を修正する必要がある。 この課題に対処するために、我々は、離散概念表現と連続概念表現の両方を導出する新しいフレームワークであるNeural Concept Binder (NCB)を導入し、これを"concept-slot encodings"と呼ぶ。 NCBは、最近のSysBinderメカニズムを利用して、階層的なクラスタリングと検索ベースの推論によって達成されたオブジェクト・ファクター・エンコーディングとその後の「ハード・バインディング」という2つのタイプのバインディングを採用している。 これにより、ラベルのない画像から表現的で離散的な表現を得ることができる。 さらに、NCBの概念表現の構造的な性質は、直感的な検査と、人間の入力やGPT-4のような他のAIモデルからの洞察のような外部知識の直接的な統合を可能にする。 さらに、ハードバインディング機構を組み込むことは、複雑な推論タスクのために、ニューラルモジュールとシンボリックモジュールのシームレスな統合を可能にしながら、モデル性能を保っていることを実証する。 新たに導入したCLEVR-Sudokuデータセットを用いて,NCBの有効性を評価する。

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