論文の概要: Funny Valen-Tine: Solving visual abstract reasoning problems through defining the solution distribution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02688v1
- Date: Tue, 2 Jul 2024 22:04:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-04 18:04:33.731681
- Title: Funny Valen-Tine: Solving visual abstract reasoning problems through defining the solution distribution
- Title（参考訳）: Funny Valen-Tine: 解分布の定義による視覚的抽象的推論問題の解法
- Authors: Ruizhuo Song, Beiming Yuan,
- Abstract要約: 本稿では,確率的ハイライトモデルに基づく新しいベースラインモデルであるValenを紹介する。
Valen は RPM と Bongard-Logo の問題を解決し、汎用的なソリューションを提供している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7955614278088239
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Visual abstract reasoning problems hold immense importance in the field of image processing. Both Bongard-Logo and Raven's Progressive Matrices (RPM) belong to this domain, with Bongard-Logo categorized as image clustering reasoning and RPM involving image progression pattern reasoning. This paper introduces Valen, a novel baseline model under probabilistic highlighting models. Valen exhibits remarkable performance in solving both RPM and Bongard-Logo problems, offering a versatile solution. Our investigation delves into the underlying mechanisms of probability-highlighting solvers, realizing they approximate solutions to reasoning problem instances as distributions delineated by primary and auxiliary samples. We propose that the learning objective is not the distribution of correct solutions but one defined by both primary and auxiliary samples. To bridge discrepancies, we introduced the Tine method, an adversarial learning-based approach to assist Valen in estimating a solution distribution closer to the correct one, albeit with issues like unstable training. Reflecting on Tine, we propose modeling the sample distribution of reasoning problems as a mixture of Gaussian distributions, leading to the Funny method. This effectively enables Valen to capture the true form of the correct solution distribution. Furthermore, we designed the SBR method to model the distribution of progressive patterns representation similarly. Overall, the Funny, Tine, and SBR methods significantly improve Valen's performance, providing new ideas and methods for studying visual abstract reasoning problems.
- Abstract（参考訳）: 視覚的抽象的推論問題は、画像処理の分野において非常に重要である。
Bongard-Logo と Raven's Progressive Matrices (RPM) はこの領域に属しており、Bongard-Logo は画像クラスタリング推論と RPM に分類されている。
本稿では,確率的ハイライトモデルに基づく新しいベースラインモデルであるValenを紹介する。
Valen は RPM と Bongard-Logo の問題を解決し、汎用的なソリューションを提供している。
本研究は, 確率高照度解法の基礎的メカニズムを考察し, 一次および補助的なサンプルによる分布の定式化として, 推論問題事例の解法を近似することを実現する。
学習目的は正しい解の分布ではなく,一次サンプルと補助サンプルの両方で定義されるものである。
矛盾を補うために、我々は、不安定なトレーニングのような問題にもかかわらず、Valenが正しい解の分布を推定するのを支援する逆学習に基づくアプローチであるTine法を導入した。
Tine を反映して,ガウス分布の混合として推論問題のサンプル分布をモデル化し,Funny 法を提案する。
これにより、ヴァレンは正しい解分布の真の形を捉えることができる。
さらに、同様にプログレッシブパターン表現の分布をモデル化するSBR法を設計した。
全体として、Funny、Tine、SBRメソッドはヴァレンのパフォーマンスを大幅に改善し、視覚的抽象的推論問題を研究するための新しいアイデアと方法を提供する。
関連論文リスト
- On Discriminative Probabilistic Modeling for Self-Supervised Representation Learning [85.75164588939185]
複数モーダルな)自己教師付き表現学習のための連続領域における識別確率モデル問題について検討する。
我々は、自己教師付き表現学習における現在のInfoNCEに基づくコントラスト損失の制限を明らかにするために一般化誤差解析を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-11T18:02:46Z) - Theoretical Insights for Diffusion Guidance: A Case Study for Gaussian
Mixture Models [59.331993845831946]
拡散モデルは、所望の特性に向けてサンプル生成を操るために、スコア関数にタスク固有の情報を注入することの恩恵を受ける。
本稿では,ガウス混合モデルの文脈における拡散モデルに対する誘導の影響を理解するための最初の理論的研究を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-03T23:15:48Z) - Estimating Barycenters of Distributions with Neural Optimal Transport [93.28746685008093]
本稿では,Wasserstein Barycenter問題を解くための新しいスケーラブルなアプローチを提案する。
我々の手法は最近のNeural OTソルバをベースとしている。
また,提案手法の理論的誤差境界も確立する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-06T09:17:07Z) - Denoising Diffusion Bridge Models [54.87947768074036]
拡散モデルは、プロセスを使用してデータにノイズをマッピングする強力な生成モデルである。
画像編集のような多くのアプリケーションでは、モデル入力はランダムノイズではない分布から来る。
本研究では, DDBM(Denoising Diffusion Bridge Models)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-29T03:24:24Z) - Learning Distributions via Monte-Carlo Marginalization [9.131712404284876]
サンプルから抽出可能な分布を学習する新しい手法を提案する。
モンテカルロ・マルギナライゼーション(MCMarg)はこの問題に対処するために提案されている。
提案手法は複雑な分布を学習するための強力なツールであり、プロセス全体が微分可能である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-11T19:08:06Z) - A Variational Perspective on Solving Inverse Problems with Diffusion
Models [101.831766524264]
逆タスクは、データ上の後続分布を推測するものとして定式化することができる。
しかし、拡散過程の非線形的かつ反復的な性質が後部を引き付けるため、拡散モデルではこれは困難である。
そこで我々は,真の後続分布を近似する設計手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-07T23:00:47Z) - Efficient Alternating Minimization Solvers for Wyner Multi-View
Unsupervised Learning [0.0]
本稿では,計算効率のよい解法の開発を可能にする2つの新しい定式化法を提案する。
提案した解法は, 計算効率, 理論的収束保証, ビュー数による局所最小値複雑性, 最先端技術と比較して, 例外的な精度を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-28T10:17:51Z) - Learning Against Distributional Uncertainty: On the Trade-off Between
Robustness and Specificity [24.874664446700272]
本稿では,3つのアプローチを統一し,上記の2つの課題に対処する新たな枠組みについて検討する。
提案したモデルのモンテカルロ法に基づく解法(例えば、一貫性と正規性)、非漸近性(例えば、非バイアス性や誤差境界)について検討した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-31T11:33:18Z) - KL Guided Domain Adaptation [88.19298405363452]
ドメイン適応は重要な問題であり、現実世界のアプリケーションにしばしば必要である。
ドメイン適応文学における一般的なアプローチは、ソースとターゲットドメインに同じ分布を持つ入力の表現を学ぶことである。
確率的表現ネットワークにより、KL項はミニバッチサンプルにより効率的に推定できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-14T22:24:23Z) - Iterative Barycenter Flows [37.39584493551601]
我々は最適な輸送理論を用いて、モンジュ代入問題の自然な多重分布展開を考える。
我々は、それがWassersteinバリセンター問題に等しいことを示しています。
私たちの目標は、2つ以上の分布と対応するバリセンターの間の可逆写像を単純な反復フロー法で推定することです。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-15T04:28:56Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。