Andre: 주의 기반 신경-기호적 다이퍼런트 가능한 규칙 추출기에 대한 리뷰 보기
ANDRE: 주의집중 기반 심볼-신경망 다분해 규칙 추출기 대규모 언어 모델(LLM)에서 주의집중 기반 심볼-신경망 다분해 규칙 추출기(ANDRE)가 제안되었다. ANDRE는 데이터에서 해석 가능한 첫 번째 순서 규칙을 학습하는 목표를 가진 지능형 논리 프로그래밍(ILP)의 새로운 프레임워크이다. ANDRE는 기존의 심볼과 신경망 기반 접근법이 노이즈와 확률적 설정에서 확장하기 어렵다는 것을 해결하기 위해 설계되었다. ANDRE는 지능형 논리 프로그래밍에서 기존의 규칙 템플릿과 논리 연산자를
ANDRE: An Attention-based Neuro-symbolic Differentiable Rule Extractor
ANDRE: 주의집중 기반 심볼-신경망 다분해 규칙 추출기
대규모 언어 모델(LLM)에서 주의집중 기반 심볼-신경망 다분해 규칙 추출기(ANDRE)가 제안되었다. ANDRE는 데이터에서 해석 가능한 첫 번째 순서 규칙을 학습하는 목표를 가진 지능형 논리 프로그래밍(ILP)의 새로운 프레임워크이다. ANDRE는 기존의 심볼과 신경망 기반 접근법이 노이즈와 확률적 설정에서 확장하기 어렵다는 것을 해결하기 위해 설계되었다.
ANDRE는 지능형 논리 프로그래밍에서 기존의 규칙 템플릿과 논리 연산자를 대체하여, 주의집중 기반 논리 연산자를 사용하여 규칙 공간을 최적화한다. ANDRE는 논리적 min-max 의미를 근사하는 완전한 다분해, 주의집중 기반 결합 및 배타 연산자를 제공하여, 확률적 술어 평가에 대한 정확하고 안정적인 해석을 지원한다. ANDRE는 각 규칙 내의 술어를 부드럽게 선택, 부정, 또는 배제하여, 유연한 규칙 학습을 지원하면서도 심볼 구조를 보존한다.
ANDRE는 기존의 다분해 지능형 논리 프로그래밍 방법보다 규칙 추출 품질과 안정성에서 우수한 성능을 보인다. 특히, ANDRE는 중간 정도의 레이블 노이즈에 대해 견고하며, 기존의 다분해 지능형 논리 프로그래밍 방법보다 우수한 성능을 보인다.
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