論文の概要: Analogical Reasoning Within a Conceptual Hyperspace

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08684v1
• Date: Wed, 13 Nov 2024 15:20:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-14 16:11:23.503867
• Title: Analogical Reasoning Within a Conceptual Hyperspace
• Title（参考訳）: 概念的ハイパースペースにおけるアナロジカル推論
• Authors: Howard Goldowsky, Vasanth Sarathy,
• Abstract要約: 本稿では,超次元コンピューティングのニューロシンボリック計算能力と概念空間理論を結合した類似推論へのアプローチを提案する。 本稿では,玩具分野における概念実証実験の予備的結果について述べるとともに,カテゴリーベースおよび特性ベース類似推論の実施方法について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1049608786515839
• License:
• Abstract: We propose an approach to analogical inference that marries the neuro-symbolic computational power of complex-sampled hyperdimensional computing (HDC) with Conceptual Spaces Theory (CST), a promising theory of semantic meaning. CST sketches, at an abstract level, approaches to analogical inference that go beyond the standard predicate-based structure mapping theories. But it does not describe how such an approach can be operationalized. We propose a concrete HDC-based architecture that computes several types of analogy classified by CST. We present preliminary proof-of-concept experimental results within a toy domain and describe how it can perform category-based and property-based analogical reasoning.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,概念空間理論 (Conceptual Spaces Theory, CST) を用いて, 複素サンプル型超次元コンピューティング (HDC) のニューロシンボリック計算力を結合する類似推論手法を提案する。 CSTスケッチは抽象的なレベルで、標準的な述語に基づく構造マッピング理論を超える類推にアプローチする。 しかし、そのようなアプローチをどのように運用するかは記述されていない。 我々はCSTで分類されたいくつかの種類の類似を計算できる具体的なHDCベースのアーキテクチャを提案する。 本稿では,玩具分野における概念実証実験の予備的結果について述べるとともに,カテゴリーベースおよび特性ベース類似推論の実施方法について述べる。

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