論文の概要: A Mathematical Framework and a Suite of Learning Techniques for Neural-Symbolic Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09693v2
• Date: Sun, 20 Jul 2025 01:37:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-22 20:51:31.673662
• Title: A Mathematical Framework and a Suite of Learning Techniques for Neural-Symbolic Systems
• Title（参考訳）: ニューラルシンボリックシステムのための数学的枠組みと学習手法の一組
• Authors: Charles Dickens, Connor Pryor, Changyu Gao, Alon Albalak, Eriq Augustine, William Wang, Stephen Wright, Lise Getoor,
• Abstract要約: 識別・生成型NeSyモデリングのための統一数学的枠組みであるNeSy-EBM(Near-Symbolic Energy-Based Models)を紹介する。 NeSy-EBMは、顕著な学習損失の勾配に対する一般表現の導出を可能にする。 我々はNeSy-EBMフレームワークをNeuPSL(NeuPSL)というオープンソースのNeSy-EBMライブラリで構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.42431063362667
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The field of Neural-Symbolic (NeSy) systems is growing rapidly. Proposed approaches show great promise in achieving symbiotic unions of neural and symbolic methods. However, a unifying framework is needed to organize common NeSy modeling patterns and develop general learning approaches. In this paper, we introduce Neural-Symbolic Energy-Based Models (NeSy-EBMs), a unifying mathematical framework for discriminative and generative NeSy modeling. Importantly, NeSy-EBMs allow the derivation of general expressions for gradients of prominent learning losses, and we introduce a suite of four learning approaches that leverage methods from multiple domains, including bilevel and stochastic policy optimization. Finally, we ground the NeSy-EBM framework with Neural Probabilistic Soft Logic (NeuPSL), an open-source NeSy-EBM library designed for scalability and expressivity, facilitating the real-world application of NeSy systems. Through extensive empirical analysis across multiple datasets, we demonstrate the practical advantages of NeSy-EBMs in various tasks, including image classification, graph node labeling, autonomous vehicle situation awareness, and question answering.
• Abstract（参考訳）: ニューラル・シンボリック・システム(NeSy)の分野は急速に成長している。 提案されたアプローチは、ニューラルおよびシンボリックメソッドの共生結合を達成する上で大きな可能性を示している。 しかし、一般的なNeSyモデリングパターンを整理し、一般的な学習手法を開発するには統一フレームワークが必要である。 本稿ではニューラルシンボリックエネルギーベースモデル(NeSy-EBMs)を紹介する。 重要なことは、NeSy-EBMは、顕著な学習損失の勾配に対する一般的な表現の導出を可能にし、両レベルおよび確率的ポリシー最適化を含む複数の領域からの手法を活用する4つの学習アプローチスイートを導入することである。 最後に、NeSy-EBMフレームワークをNeuPSL(NeuPSL)で構築する。NeSy-EBMライブラリは、スケーラビリティと表現性のために設計されたオープンソースのNeSy-EBMライブラリで、NeSyシステムの現実的な応用を容易にする。 画像分類,グラフノードラベリング,自動運転車の状況認識,質問応答など,さまざまなタスクにおいて,NeSy-EBMの実用的メリットを示す。

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