論文の概要: EM-NeSy: Expectation Maximization for Neurosymbolic Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.14463v1
• Date: Fri, 12 Jun 2026 13:54:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-15 16:00:42.920847
• Title: EM-NeSy: Expectation Maximization for Neurosymbolic Learning
• Title（参考訳）: EM-NeSy:ニューロシンボリックラーニングへの期待の最大化
• Authors: Annegret Seibt, Luc De Raedt, Giuseppe Marra,
• Abstract要約: EM-NeSyは期待最大化アルゴリズムの例として確率的NeSyをキャストする。 これによりNeSyは、シンボリックコンポーネントのさらなる変更や微分可能性の要求なしに、自然に近似推論に拡張できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.952866206036532
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neurosymbolic (NeSy) models integrate neural networks and symbolic reasoning for robust and interpretable AI. State-of-the-art NeSy models require that the symbolic component is expressed in a differentiable way, often complicating the use of approximate inference. We propose EM-NeSy which casts probabilistic NeSy learning as an instance of the Expectation-Maximization (EM) algorithm. In the expectation step, we compute the posterior over the neurally predicted symbols conditioned on the label via probabilistic inference. In the maximization step, we update the neural parameters based on this posterior using gradient descent only through the neural component. This formulation unlocks the full potential of the EM algorithm for NeSy learning. It allows NeSy to extend naturally to approximate reasoning without any additional modifications or differentiability requirements of the symbolic component. Furthermore, it recovers the standard end-to-end gradient-based NeSy setting under exact inference. Our experimental results demonstrate the scalability and computational efficiency of EM-NeSy.
• Abstract（参考訳）: ニューロシンボリック(NeSy)モデルは、堅牢で解釈可能なAIのためのニューラルネットワークとシンボリック推論を統合する。 最先端のNeSyモデルは、記号成分が微分可能な方法で表現され、しばしば近似推論の使用を複雑にする。 本稿では,予測最大化(EM)アルゴリズムの例として,確率論的NeSy学習を例に挙げるEM-NeSyを提案する。 予測ステップでは、確率的推論によりラベルに条件付けられたニューラルネットワークで予測されたシンボルの後方を計算する。 最大化ステップでは、神経成分を通してのみ勾配降下を用いて、この後部に基づいて神経パラメータを更新する。 この定式化は、NeSy学習のためのEMアルゴリズムの全潜在性を解放する。 これによりNeSyは、シンボリックコンポーネントのさらなる変更や微分可能性の要求なしに、自然に近似推論に拡張できる。 さらに、正確な推論で標準のエンドツーエンド勾配ベースのNeSy設定を復元する。 実験によりEM-NeSyのスケーラビリティと計算効率を実証した。

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