深層学習のための二重具体化記号概念表現【JST・京大機械翻訳】

Chang Daniel T.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202211365937295 整理番号：22P0297250

深層学習のための二重具体化記号概念表現【JST・京大機械翻訳】

Dual Embodied-Symbolic Concept Representations for Deep Learning

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発行年： 2022年03月01日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月01日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

認知神経科学からの最近の知見に動機づけられて,概念表現のための二重レベルモデルの使用を主張した:具体化レベルは概念指向特徴表現から成り,記号レベルは概念グラフから成る。Embodied概念表現はモダリティ特異的であり,特徴空間における特徴ベクトルの形で存在する。他方,記号概念表現は,モーダルで言語特異的であり,概念/知識空間における単語/知識グラフ埋込みの形で存在する。人間の概念システムは具体化表現と記号表現の両方を含み,それは典型的には概念処理を駆動するために相互作用する。さらに,深い学習のための二重具体化記号概念表現の使用をさらに提案した。それらの利用と価値を実証するために,著者らは2つの重要な使用事例,すなわち,少数ショットクラスインクリメンタル学習のための具体化シンボリック知識蒸留と画像テキストマッチングのための具体化シンボリック融合表現について論じた。二重具体化記号概念表現は,深層学習と記号AI統合のための基礎である。そのような統合の2つの重要な例,すなわち,知識グラフブリッジによるシーングラフ生成とマルチモーダル知識グラフを論じた。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , 情報加工一般

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