論文の概要: Domain-Contextualized Inference: A Computable Graph Architecture for Explicit-Domain Reasoning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.04344v2
- Date: Wed, 08 Apr 2026 01:21:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-09 14:06:05.008089
- Title: Domain-Contextualized Inference: A Computable Graph Architecture for Explicit-Domain Reasoning
- Title（参考訳）: ドメインコンテキスト推論: 明示的ドメイン推論のための計算可能なグラフアーキテクチャ
- Abstract要約: 我々は、ドメインが明示的な第一級計算パラメータである計算基板に依存しない推論アーキテクチャを確立する。
これにより、O(N) から O(N/K) へのクエリごとの探索空間を削減し、シンボリック、ニューラル、ベクター、ハイブリッド基板上での基板非依存実行を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2772126207274552
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We establish a computation-substrate-agnostic inference architecture in which domain is an explicit first-class computational parameter. This produces domain-scoped pruning that reduces per-query search space from O(N) to O(N/K), substrate-independent execution over symbolic, neural, vector, and hybrid substrates, and transparent inference chains where every step carries its evaluative context. The contribution is architectural, not logical. We formalize the computational theory across five dimensions: a five-layer architecture; three domain computation modes including chain indexing, path traversal as Kleisli composition, and vector-guided computation as a substrate transition; a substrate-agnostic interface with three operations Query, Extend, Bridge; reliability conditions C1 to C4 with three failure mode classes; and validation through a PHQ-9 clinical reasoning case study. The computational theory including operational semantics, complexity bounds, monad structure, substrate transitions, and boundary conditions is the contribution of this paper.
- Abstract（参考訳）: 我々は、ドメインが明示的な第一級計算パラメータである計算基板に依存しない推論アーキテクチャを確立する。
これにより、O(N) から O(N/K) へのクエリごとの探索空間の縮小、シンボリック、ニューラル、ベクター、ハイブリッド基板上の基質非依存の実行、各ステップが評価コンテキストを持つ透明な推論チェインが生成される。
貢献はアーキテクチャであり、論理的ではありません。
本稿では, 5層アーキテクチャ, チェーンインデクシング, パストラバーサルをKleisliの合成とする3つのドメイン計算モード, 基板遷移としてのベクトル誘導計算, クエリ, 拡張, ブリッジを用いた基板非依存インタフェース, 3つの障害モードクラスを持つ信頼性条件C1〜C4, およびPHQ-9の臨床推論ケーススタディによる検証を行う。
演算意味論、複雑性境界、モナド構造、基質転移、境界条件を含む計算理論が本論文の貢献である。
関連論文リスト
- Unifying Graph Neural Networks Through a Common Layer Equation [75.88127999406392]
7つのコンポーネントを通して被覆されたアーキテクチャを表現する共通層方程式を導入する。
中央の因子化は、伝達銀行によってエンコードされた情報と、メッセージマップによってエンコードされた動きとを分離する。
この統合を明確化し、標準層とコンポーネント割り当ての作業的削減を通じて、チェック可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-08-17T04:37:59Z) - NOETHER: A Constructive Framework for Metamorphic Pattern Discovery from Operator Algebras [6.691613382732758]
メタモルフィックテストはIEEE/ISOソフトウェアテスト標準で認識され、AIシステムに対してますます推奨される。
既存のアプローチでは,3つの基本的疑問が残る帰納的根拠を共有している。
本稿では,演算子代数からメタパタン集合への下流ステップが機械的かつ証明可能なフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-17T11:18:35Z) - Domain Generalization through Spatial Relation Induction over Visual Primitives [4.085285915236828]
Primitive-Aware Structure for Domain gEneralization (PARSE) は、視覚的視覚的プリミティブとその関係性を構成する画像分類フレームワークである。
本研究では, ソフトバイナリ, 三項述語, 四項述語を用いて, 端から端まで学習可能な空間アライメント(空間アライメント, 空間アライメント, 空間アライメント, 空間アライメント, 空間アライメント, 空間アライメント, 空間アライメント, 空間アライメント, 空間アライメント, 空間アライメント, 空間アライメント, 空間アライメント, 空間アライメント, 空間アライメント, 空間アライメント) を表現した。
CUB-DGとDomainBedベンチマークスイート全体で、PARSEはCUB-DGの精度を4.5ポイント以上改善し、DomainBedの既存のDGメソッドと競合し続けている。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-07T11:31:46Z) - Probing Structural Mathematical Reasoning in Language Models with Algebraic Trapdoors [0.0]
言語モデルにおける構造的数学的推論を評価するためのベンチマークスイートを提案する。
各インスタンスは有限生成された部分群を整数行列のリストとして提示する。
本稿では,2つの最先端モデルから得られた5つの代表的な推論指標について実験結果について報告する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-05T23:16:30Z) - Reasoning as Data: Representation-Computation Unity and Its Implementation in a Domain-Algebraic Inference Engine [3.6832585602595853]
CDCの4つのタプルis_a(Apple, Company, @Business)では、ドメインは述語アリティに埋め込まれた構造体になる。
4つのタプル構造から、ドメインスコープのクロージャ、型継承、書き込み時間のファルシフィケーションという3つの推論機構が生まれる。
動作シンボルエンジン(2400行のPython+Prolog)で4つのエンジニアリング問題を解く。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-13T02:17:18Z) - Explicit constructions of mutually unbiased bases via Hadamard matrices [0.0]
有限次元ヒルベルト空間における Mutually Unbiased Bases (MUBs) の詳細な研究について述べる。
寸法2、3、4、6の挑戦的なケースに焦点をあてる。
私たちの仕事は、透過的でライン・バイ・ラインの検証方法を提供しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-02T16:28:23Z) - A Two-Dimensional Framework for AI Agent Design Patterns: Cognitive Function and Execution Topology [54.72352855252792]
本研究では,認知関数軸を7つのカテゴリ,実行位相軸を6つの構造的アーチタイプと組み合わせた2次元分類を提案する。
その結果得られた7x6行列は、27の名前付きパターン、13のオリジナルネームを識別し、AIエージェントアーキテクチャ設計のための原則付き、フレームワークニュートラル、モデルに依存しない語彙を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-16T04:01:01Z) - Adapting, Fast and Slow: Transportable Circuits for Few-Shot Learning [54.930879235929204]
ドメイン全体の一般化は、目に見えないターゲットドメイン w.r.t を制約する構造を主張しなければ不可能である。
我々は、定性的なドメイン知識へのアクセスに依存するゼロショット合成一般化のためのアルゴリズムを設計する。
我々の理論的結果は、グラフィカル回路の可搬性基準の観点から、数発の学習可能なタスクのクラスを特徴づける。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-28T04:38:43Z) - BRIDGE: Building Representations In Domain Guided Program Verification [67.36686119518441]
BRIDGEは、検証をコード、仕様、証明の3つの相互接続ドメインに分解する。
提案手法は, 標準誤差フィードバック法よりも精度と効率を著しく向上することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-11-26T06:39:19Z) - Algorithmic Primitives and Compositional Geometry of Reasoning in Language Models [8.716710736068146]
モデル推論の基盤となるアルゴリズムプリミティブのトレースとステアリングのためのフレームワークを導入する。
提案手法は推論トレースを内部のアクティベーションパターンに関連付け,アルゴリズムプリミティブを残留ストリームに注入することで評価する。
トラベリングセールスパーソン問題(TSP)、3SAT、AIME、グラフナビゲーションの4つのベンチマークを考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-13T18:36:43Z) - Efficient Computation of Counterfactual Bounds [44.4263314637532]
我々は,構造因果モデルのサブクラスにおけるクレダルネットのアルゴリズムを用いて,正確な反ファクト境界を計算する。
近似の精度を信頼性のある間隔で評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-17T07:59:47Z) - Data Topology-Dependent Upper Bounds of Neural Network Widths [52.58441144171022]
まず、3層ニューラルネットワークがコンパクトな集合上のインジケータ関数を近似するように設計可能であることを示す。
その後、これは単純複体へと拡張され、その位相構造に基づいて幅の上界が導かれる。
トポロジカルアプローチを用いて3層ReLUネットワークの普遍近似特性を証明した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-25T14:17:15Z) - Query Structure Modeling for Inductive Logical Reasoning Over Knowledge
Graphs [67.043747188954]
KGに対する帰納的論理的推論のための構造モデル付きテキスト符号化フレームワークを提案する。
線形化されたクエリ構造とエンティティを、事前訓練された言語モデルを使ってエンコードして、回答を見つける。
2つの帰納的論理推論データセットと3つの帰納的推論データセットについて実験を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-23T01:25:29Z) - Inter-layer Transition in Neural Architecture Search [89.00449751022771]
本論文では、連結エッジのアーキテクチャ重み間の依存性を明示的にモデル化する。
5つのベンチマーク実験により、層間依存性のモデル化の価値を確認し、提案手法が最先端の手法より優れていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-30T03:33:52Z)
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。