論文の概要: Untrained neural networks can demonstrate memorization-independent abstract reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17791v2
• Date: Fri, 08 Nov 2024 13:45:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 18:11:13.372649
• Title: Untrained neural networks can demonstrate memorization-independent abstract reasoning
• Title（参考訳）: トレーニングされていないニューラルネットワークは記憶に依存しない抽象的推論を証明できる
• Authors: Tomer Barak, Yonatan Loewenstein,
• Abstract要約: 本研究では,ANNのツールボックスを用いて,事前学習なしに抽象的推論が達成できるかどうかを検討する。 視覚的推論問題に対してこのモデリング手法を検証したところ、比較的よく機能していることが判明した。 ANNの重みを変えることで問題解決を行うため、ANNにおける問題解決と知識の蓄積との関係について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.30693357740321775
• License:
• Abstract: The nature of abstract reasoning is a matter of debate. Modern artificial neural network (ANN) models, like large language models, demonstrate impressive success when tested on abstract reasoning problems. However, it has been argued that their success reflects some form of memorization of similar problems (data contamination) rather than a general-purpose abstract reasoning capability. This concern is supported by evidence of brittleness, and the requirement of extensive training. In our study, we explored whether abstract reasoning can be achieved using the toolbox of ANNs, without prior training. Specifically, we studied an ANN model in which the weights of a naive network are optimized during the solution of the problem, using the problem data itself, rather than any prior knowledge. We tested this modeling approach on visual reasoning problems and found that it performs relatively well. Crucially, this success does not rely on memorization of similar problems. We further suggest an explanation of how it works. Finally, as problem solving is performed by changing the ANN weights, we explored the connection between problem solving and the accumulation of knowledge in the ANNs.
• Abstract（参考訳）: 抽象的推論の性質は議論の問題である。 現代の人工知能ニューラルネットワーク(ANN)モデルは、大きな言語モデルと同様に、抽象的推論問題をテストすることで、素晴らしい成功を収めた。 しかし、それらの成功は、汎用的な抽象的推論能力ではなく、類似した問題(データの汚染)を記憶する何らかの形態を反映していると論じられている。 この懸念は、脆さの証拠と広範な訓練の必要性によって裏付けられている。 本研究では,ANNのツールボックスを用いて,事前学習なしに抽象的推論が達成できるかどうかを検討した。 具体的には,従来の知識ではなく,問題データ自体を用いて,ナイーブネットワークの重み付けを問題の解決時に最適化するANNモデルについて検討した。 視覚的推論問題に対して, このモデリング手法を検証したところ, 比較的よく機能していることがわかった。 重要なことに、この成功は同様の問題の記憶に頼らない。 さらに、それがどのように機能するかを説明します。 最後に、ANN重みを変更して問題解決を行うため、ANNにおける問題解決と知識の蓄積との関係について検討した。

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