論文の概要: A Learnability Analysis on Neuro-Symbolic Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.16797v1
• Date: Fri, 21 Mar 2025 02:16:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-24 14:58:09.776306
• Title: A Learnability Analysis on Neuro-Symbolic Learning
• Title（参考訳）: ニューロ・シンボリック学習における学習可能性の分析
• Authors: Hao-Yuan He, Ming Li,
• Abstract要約: 本研究では,NeSyタスクの学習性について,制約満足度の問題から特徴付けることができることを示す。 学習可能なタスクに対しては、仮説空間のクラスタリング特性を利用して誤差境界を確立する。 本結果は,学習可能性を決定するための原則的アプローチを提供し,新しいアルゴリズムの設計に関する洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.8663214460911375
• License:
• Abstract: This paper analyzes the learnability of neuro-symbolic (NeSy) tasks within hybrid systems. We show that the learnability of NeSy tasks can be characterized by their derived constraint satisfaction problems (DCSPs). Specifically, a task is learnable if the corresponding DCSP has a unique solution; otherwise, it is unlearnable. For learnable tasks, we establish error bounds by exploiting the clustering property of the hypothesis space. Additionally, we analyze the asymptotic error for general NeSy tasks, showing that the expected error scales with the disagreement among solutions. Our results offer a principled approach to determining learnability and provide insights into the design of new algorithms.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ハイブリッドシステムにおけるニューロシンボリック(NeSy)タスクの学習可能性について分析する。 我々は,NeSyタスクの学習性は,それらの制約満足度問題(DCSP)によって特徴づけられることを示した。 具体的には、対応するDCSPがユニークな解を持っている場合、タスクは学習可能であり、そうでなければ学習不可能である。 学習可能なタスクに対しては、仮説空間のクラスタリング特性を利用して誤差境界を確立する。 さらに、一般的なNeSyタスクの漸近誤差を分析し、期待される誤差が解の相違によってスケールすることを示した。 本結果は,学習可能性を決定するための原則的アプローチを提供し,新しいアルゴリズムの設計に関する洞察を提供する。

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