論文の概要: Relational Composition in Neural Networks: A Survey and Call to Action

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14662v1
• Date: Fri, 19 Jul 2024 20:50:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-23 21:33:49.308293
• Title: Relational Composition in Neural Networks: A Survey and Call to Action
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークにおける関係構成:調査と行動への呼びかけ
• Authors: Martin Wattenberg, Fernanda B. Viégas,
• Abstract要約: 多くのニューラルネットは、データを「機能ベクトル」の線形結合として表現しているように見える。 我々は、この成功は関係性の構成を理解せずに不完全であると主張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.47858085003077
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Many neural nets appear to represent data as linear combinations of "feature vectors." Algorithms for discovering these vectors have seen impressive recent success. However, we argue that this success is incomplete without an understanding of relational composition: how (or whether) neural nets combine feature vectors to represent more complicated relationships. To facilitate research in this area, this paper offers a guided tour of various relational mechanisms that have been proposed, along with preliminary analysis of how such mechanisms might affect the search for interpretable features. We end with a series of promising areas for empirical research, which may help determine how neural networks represent structured data.
• Abstract（参考訳）: 多くのニューラルネットは、データを「機能ベクトル」の線形結合として表現しているように見える。 これらのベクトルを発見するアルゴリズムは、近年顕著な成功を収めている。 しかし、ニューラルネットワークが特徴ベクトルをどのように組み合わせて、より複雑な関係を表現するかという、関係性の構成を理解することなく、この成功は不完全である、と我々は論じる。 本稿では,本手法が解釈可能な特徴の探索にどのように影響するかを予備分析すると共に,これまでに提案されてきた様々な関係メカニズムのガイド付きツアーについて述べる。 ニューラルネットワークが構造化データの表現方法を決定するのに役立つかもしれない。

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