論文の概要: Knowledge Graphs as Structured Memory for Embedding Spaces: From Training Clusters to Explainable Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.14961v1
• Date: Tue, 18 Nov 2025 23:02:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-20 15:51:28.556125
• Title: Knowledge Graphs as Structured Memory for Embedding Spaces: From Training Clusters to Explainable Inference
• Title（参考訳）: 空間埋め込みのための構造化メモリとしての知識グラフ:トレーニングクラスタから説明可能な推論へ
• Authors: Artur A. Oliveira, Mateus Espadoto, Roberto M. Cesar, Roberto Hirata,
• Abstract要約: Graph Memory(GM)は、組み込みベースの推論を領域レベルのプロトタイプよりもコンパクトでリレーショナルなメモリで強化する構造化された非パラメトリックフレームワークである。 信頼性と関係構造を明示的にモデル化することにより、GMは非パラメトリック学習における局所的な証拠とグローバルな一貫性の間に原則化された橋渡しを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2945446636945963
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce Graph Memory (GM), a structured non-parametric framework that augments embedding-based inference with a compact, relational memory over region-level prototypes. Rather than treating each training instance in isolation, GM summarizes the embedding space into prototype nodes annotated with reliability indicators and connected by edges that encode geometric and contextual relations. This design unifies instance retrieval, prototype-based reasoning, and graph-based label propagation within a single inductive model that supports both efficient inference and faithful explanation. Experiments on synthetic and real datasets including breast histopathology (IDC) show that GM achieves accuracy competitive with $k$NN and Label Spreading while offering substantially better calibration and smoother decision boundaries, all with an order of magnitude fewer samples. By explicitly modeling reliability and relational structure, GM provides a principled bridge between local evidence and global consistency in non-parametric learning.
• Abstract（参考訳）: グラフメモリ(GM)は,埋め込み型推論を領域レベルのプロトタイプよりもコンパクトでリレーショナルなメモリで拡張する,非パラメトリックな構造化フレームワークである。 GMは、各トレーニングインスタンスを個別に扱うのではなく、信頼性インジケータで注釈付けされたプロトタイプノードに埋め込み空間を要約し、幾何学的および文脈的関係を符号化するエッジで接続する。 この設計は、効率的な推論と忠実な説明の両方をサポートする単一の帰納的モデル内に、インスタンス検索、プロトタイプベースの推論、グラフベースのラベル伝搬を統一する。 乳腺病理学(IDC)を含む合成および実際のデータセットの実験では、GMが$k$NNやLabel Spreadingと競合する精度を実現し、キャリブレーションが大幅に改善され、決定境界がスムーズになった。 信頼性と関係構造を明示的にモデル化することにより、GMは非パラメトリック学習における局所的な証拠とグローバルな一貫性の間に原則化された橋渡しを提供する。

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