論文の概要: Johnny: Structuring Representation Space to Enhance Machine Abstract Reasoning Ability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.01970v1
• Date: Tue, 13 May 2025 18:57:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-08 12:40:08.643948
• Title: Johnny: Structuring Representation Space to Enhance Machine Abstract Reasoning Ability
• Title（参考訳）: Johnny: 機械抽象推論能力を高めるために表現空間を構築する
• Authors: Ruizhuo Song, Beiming Yuan,
• Abstract要約: 本稿では,AIの抽象推論能力を向上する上での課題について考察する。 複雑な人間のような概念を含むRaven's Progressive Matrices (RPM)タスクに焦点を当てている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7955614278088239
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper thoroughly investigates the challenges of enhancing AI's abstract reasoning capabilities, with a particular focus on Raven's Progressive Matrices (RPM) tasks involving complex human-like concepts. Firstly, it dissects the empirical reality that traditional end-to-end RPM-solving models heavily rely on option pool configurations, highlighting that this dependency constrains the model's reasoning capabilities. To address this limitation, the paper proposes the Johnny architecture - a novel representation space-based framework for RPM-solving. Through the synergistic operation of its Representation Extraction Module and Reasoning Module, Johnny significantly enhances reasoning performance by supplementing primitive negative option configurations with a learned representation space. Furthermore, to strengthen the model's capacity for capturing positional relationships among local features, the paper introduces the Spin-Transformer network architecture, accompanied by a lightweight Straw Spin-Transformer variant that reduces computational overhead through parameter sharing and attention mechanism optimization. Experimental evaluations demonstrate that both Johnny and Spin-Transformer achieve superior performance on RPM tasks, offering innovative methodologies for advancing AI's abstract reasoning capabilities.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,AIの抽象推論能力を向上する上での課題について,RavenのProgressive Matrices (RPM) タスクに特に焦点をあてる。 第一に、従来のエンドツーエンドのRPM解決モデルはオプションプールの設定に大きく依存しているという経験的現実を識別し、この依存関係がモデルの推論能力を制約していることを強調します。 この制限に対処するため、本論文では、RPM解決のための新しい表現空間ベースのフレームワークであるジョニーアーキテクチャを提案する。 Representation extract ModuleとReasoning Moduleの相乗的操作を通じて、Johnnyは学習された表現空間で原始的な負のオプション構成を補足することで推論性能を大幅に向上させる。 さらに、局所的な特徴間の位置関係を捉えるためのモデルの能力を強化するために、パラメータ共有とアテンション機構の最適化により計算オーバーヘッドを低減する軽量なStraw Spin-Transformer変種を伴って、Spin-Transformerネットワークアーキテクチャを導入する。 実験的評価によると、JohnnyとSpin-TransformerはどちらもRPMタスクにおいて優れたパフォーマンスを達成しており、AIの抽象推論能力を前進させる革新的な方法論を提供している。

関連論文リスト

• ReAgent-V: A Reward-Driven Multi-Agent Framework for Video Understanding [71.654781631463]
  ReAgent-Vは、新しいエージェントビデオ理解フレームワークである。 推論中に効率の良いフレーム選択とリアルタイムの報酬生成を統合する。 12のデータセットに対する大規模な実験は、一般化と推論において大きな成果を上げている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-02T04:23:21Z)
• DiMoSR: Feature Modulation via Multi-Branch Dilated Convolutions for Efficient Image Super-Resolution [7.714092783675679]
  本稿では、軽量SISRネットワークにおける注目を補うために、変調による特徴表現を強化する新しいアーキテクチャであるDiMoSRを紹介する。 実験により、DiMoSRは様々なベンチマークデータセットで最先端の軽量メソッドよりも優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-27T14:40:05Z)
• InvFussion: Bridging Supervised and Zero-shot Diffusion for Inverse Problems [76.39776789410088]
  この研究は、教師付きアプローチの強いパフォーマンスとゼロショットメソッドの柔軟性を組み合わせたフレームワークを導入している。 新規なアーキテクチャ設計では、分解演算子を直接デノイザにシームレスに統合する。 FFHQとImageNetデータセットの実験結果は、最先端の後方サンプリング性能を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-02T12:40:57Z)
• Triple-CFN: Restructuring Concept Spaces for Enhancing Abstract Reasoning Process [1.7955614278088239]
  画像から概念と特徴を別々に抽出する新しいフレームワークであるCross-Feature Network (CFN)を紹介した。 抽出した概念と特徴をCFN内に組み込んだ期待最大化プロセスを統合することで,顕著な結果を得た。 また、RPM問題に適した概念空間を明示的に構築した、Triple-CFNの先進バージョンであるMeta Triple-CFNについても紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-05T18:29:17Z)
• Understanding Self-attention Mechanism via Dynamical System Perspective [58.024376086269015]
  SAM(Self-attention mechanism)は、人工知能の様々な分野で広く使われている。 常微分方程式(ODE)の高精度解における固有剛性現象(SP)は,高性能ニューラルネットワーク(NN)にも広く存在することを示す。 SAMは、本質的なSPを測定するためのモデルの表現能力を高めることができる剛性対応のステップサイズ適応器でもあることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-19T08:17:41Z)
• A Neuromorphic Architecture for Reinforcement Learning from Real-Valued Observations [0.34410212782758043]
  強化学習(RL)は複雑な環境における意思決定のための強力なフレームワークを提供する。 本稿では,実測値を用いてRL問題を解くための新しいスパイキングニューラルネットワーク(SNN)アーキテクチャを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-06T12:33:34Z)
• ASR: Attention-alike Structural Re-parameterization [53.019657810468026]
  本稿では,アテンション機構の有効性を享受しながら,与えられたネットワークに対してSRPを実現するための,シンプルなアテンション型構造的再パラメータ化(ASR)を提案する。 本稿では,統計的観点から広範囲にわたる実験を行い,Stripe Observationという興味深い現象を発見し,チャネル注意値が訓練中に一定のベクトルに素早く接近することを明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-13T08:52:34Z)
• When to Update Your Model: Constrained Model-based Reinforcement Learning [50.74369835934703]
  モデルベースRL(MBRL)の非遅延性能保証のための新規で一般的な理論スキームを提案する。 続いて導いた境界は、モデルシフトとパフォーマンス改善の関係を明らかにします。 さらなる例では、動的に変化する探索からの学習モデルが、最終的なリターンの恩恵をもたらすことが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-15T17:57:43Z)
• INFOrmation Prioritization through EmPOWERment in Visual Model-Based RL [90.06845886194235]
  モデルベース強化学習(RL)のための修正目的を提案する。 相互情報に基づく状態空間モデルに,変分エンパワーメントにインスパイアされた用語を統合する。 本研究は,視覚に基づくロボット制御作業における自然な映像背景を用いたアプローチの評価である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-18T23:09:23Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。