論文の概要: Learning to Solve Abstract Reasoning Problems with Neurosymbolic Program Synthesis and Task Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04480v1
• Date: Sun, 6 Oct 2024 13:42:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-02 07:16:09.645305
• Title: Learning to Solve Abstract Reasoning Problems with Neurosymbolic Program Synthesis and Task Generation
• Title（参考訳）: ニューロシンボリックプログラム合成とタスク生成による抽象推論問題の解法
• Authors: Jakub Bednarek, Krzysztof Krawiec,
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルプログラム合成に基づく抽象問題の解法であるTransCoderを提案する。 提案アーキテクチャの生成モジュールによる決定を包括的に分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8701566919381223
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The ability to think abstractly and reason by analogy is a prerequisite to rapidly adapt to new conditions, tackle newly encountered problems by decomposing them, and synthesize knowledge to solve problems comprehensively. We present TransCoder, a method for solving abstract problems based on neural program synthesis, and conduct a comprehensive analysis of decisions made by the generative module of the proposed architecture. At the core of TransCoder is a typed domain-specific language, designed to facilitate feature engineering and abstract reasoning. In training, we use the programs that failed to solve tasks to generate new tasks and gather them in a synthetic dataset. As each synthetic task created in this way has a known associated program (solution), the model is trained on them in supervised mode. Solutions are represented in a transparent programmatic form, which can be inspected and verified. We demonstrate TransCoder's performance using the Abstract Reasoning Corpus dataset, for which our framework generates tens of thousands of synthetic problems with corresponding solutions and facilitates systematic progress in learning.
• Abstract（参考訳）: 抽象的思考とアナロジーによる推論は、新しい条件に迅速に適応し、それらを分解して新たに遭遇した問題に対処し、包括的に問題を解決するために知識を合成するために必要なものである。 本稿では,ニューラルプログラム合成に基づく抽象問題の解法であるTransCoderについて述べる。 TransCoderの中核は、機能エンジニアリングと抽象推論を容易にするために設計された、型付きドメイン固有言語である。 トレーニングでは、タスクの解決に失敗したプログラムを使用して、新しいタスクを生成し、それらを合成データセットにまとめます。 この方法で生成された各合成タスクは、既知の関連するプログラム(解法)を持ち、モデルが教師付きモードでトレーニングされる。 ソリューションは透過的なプログラム形式で表現され、検査と検証が可能である。 本稿では, TransCoder のパフォーマンスを Abstract Reasoning Corpus データセットを用いて実証する。

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