ニューラル論理ルール学習のための特徴抽出関数【JST・京大機械翻訳】

Gupta Shashank; Robles-Kelly Antonio; Bouadjenek Mohamed Reda

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212273430107 整理番号：21P0044163

ニューラル論理ルール学習のための特徴抽出関数【JST・京大機械翻訳】

Feature Extraction Functions for Neural Logic Rule Learning

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発行年： 2020年08月14日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年04月11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)

記号的人間知識をニューラルネットワークと組合せることは,出力のルールベースante-hoc説明を提供する。本論文では,ニューラルネットワークの予測行動に論理ルールとして抽象化された人間知識を統合するための特徴抽出機能を提案する。これらの関数をプログラミング関数として具体化し,論理命令の集合として適用可能なドメイン知識を表し,入力データに関する独立特徴の修正分布を提供した。他の既存のニューラル論理手法とは異なり,これらの関数のプログラム性的性質は,それらが非常に一般的で,本質的に柔軟であるような特別な数学的符号化を必要としないことを意味する。感情分類のための著者らのアプローチの性能を説明し,結果を2つのベースラインを用いて得た結果と比較した。【JST・京大機械翻訳】

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人工知能

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