Jul, 2023

学习可微分逻辑程序以进行抽象视觉推理

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TL;DR提出了基于神经 - 符号融合的可微转移学习推理机制，命名为 NEUMANN，并通过推理识别复杂的可视化场景，包括因果推理和抽象概念推理。
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发现论文，激发创造
  • 神经符号视觉推理：将 “视觉” 与 “推理” 分离

    本文提出一个框架来单独评估视觉问答（VQA）中的推理方面，同时引入一种新颖的自上而下校准技术，以使模型即使具有不完美的感知也能回答推理问题，通过在具有挑战性的 GQA 数据集上进行深入的分离比较，可以了解到众所周知的 VQA 模型参与的见解以及任务。

    Jun, 2020

  • 推断和执行视觉推理程序

    本文采用模块化网络模型，使用神经网络实现程序生成器和执行引擎，通过反向传播和 REINFORCE 的训练方法，在视觉推理任务（CLEVR）上打破基线模型，表现显著优越，并在各种环境中具有更好的推广性能。

    May, 2017

  • 神经符号 VQA: 从视觉和语言理解中分离推理

    该论文介绍了神经符号视觉问答系统，结合深度表示学习和符号程序执行，具有更好的数据和内存效率以及对推理过程的全透明度。

    Oct, 2018

  • 逻辑指导生成的抽象推理

    该研究提出了一种基于命题逻辑的生成模型 (LoGe)，它提供了更高效的生成抽象推理答案的方法，并在 RAVEN 基准测试中超越了黑盒深度神经网络的表现。

    Jul, 2021

  • DeepLogic: 基于端到端可微分的逻辑推理

    探索如何使用基于 RNN 的迭代神经网络将符号逻辑定义为字符级逻辑程序，使其在高维向量空间中学习推理，进一步分析学习推理算法如何产生逻辑程序中的原子、文字和规则表示，并针对谓词和常量符号的长度以及多次跳跃推理的步数进行评估。

    May, 2018

  • 一种可解释的神经符号推理框架，用于任务导向的对话生成

    本文旨在研究任务驱动对话系统的可解释性，提出了一种采用前后明确逻辑推理的神经符号学方法，并设计了一种由假设生成器和推理器构成的两阶段方法来克服多跳推理带来的错误传播问题，实验结果证明该方法不仅获得了更好的效果，而且具有可解释性决策过程。

    Mar, 2022

  • 视觉推理与基础合理性：看、记住和推理

    该研究旨在通过模仿人类视觉问题解决中的 “看、记住、推理” 模式，引入基于视觉输入的原理来整合低级视觉能力，使现有的大型语言模型能够在视觉推理问题上取得竞争性表现。

    Jun, 2023

  • 基于神经符号方法的弱监督推理

    深度学习在自然语言处理 (NLP) 任务中取得了显著进展，本研究提出了一种神经符号学习方法，将符号主义和连接主义两种人工智能学派相结合，通过强化学习或其弱化版本在下游任务中实现具有符号潜在结构的神经系统的弱监督推理。该框架已成功应用于表格查询推理、句法结构推理、信息抽取推理和规则推理等各种任务。

    Sep, 2023

  • 无强先验条件下的视觉推理学习

    通过条件批量归一化对 CLEVR 视觉推理基准进行训练，我们的方法在人工视觉推理方面实现了最先进的成果，这表明带有适当条件的通用架构可以有效地学习进行视觉推理。

    Jul, 2017

  • 自然语言视觉推理

    本论文提出了一个自然语言视觉推理的任务，通过图片和描述语句的配对，预测描述语句在给定场景中的真假。该任务涉及自然语言、机器人代理、语言输入、视觉推理以及合成图像等方面。

    Oct, 2017