融合神经学习与符号推理及其在视觉判别中的应用
机器学习
2022-09-27 v3 人工智能
计算机科学中的逻辑
摘要
我们考虑结合机器学习模型以执行具有明确规范的高层认知任务的问题。我们提出了视觉判别谜题这一新颖问题，要求寻找可解释的判别器，根据逻辑规范对图像进行分类。人类可以轻松解决这些谜题，并且它们以可解释的判别器作为答案，具有鲁棒、可验证的特点。我们提出了一个组合式神经符号框架，将用于检测物体和关系的神经网络与寻找可解释判别器的符号学习器相结合。我们创建了涉及自然图像和人工图像的大类 VDP 数据集，并表明与几种纯神经方法相比，我们的神经符号框架表现良好。
引用
@article{arxiv.1907.05878,
title = {Composing Neural Learning and Symbolic Reasoning with an Application to Visual Discrimination},
author = {Adithya Murali and Atharva Sehgal and Paul Krogmeier and P. Madhusudan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.05878},
year = {2022}
}
备注
Published at IJCAI 2022