Naturen är oändligt varierad, men denna mångfald härrör från en relativt liten uppsättning sammanhängande egenskaper och regler, såsom fysikens eller kemins lagar. Vi antar att biologiska intelligenta system kan överleva inom sina olika miljöer genom att upptäcka de regulariteter som uppstår ur dessa regler främst genom oövervakade upplevelser, och representera denna kunskap som abstrakta begrepp. Sådana representationer har användbara egenskaper av kompositionalitet och hierarkisk organisation, som gör det möjligt för intelligenta agenter att reombera en ändlig uppsättning konceptuella byggstenar till en exponentiellt stor uppsättning användbara nya begrepp. Detta dokument beskriver SCAN (Symbol-Concept Association Network), en ny ram för att lära sig sådana begrepp inom det visuella området. Vi använder först den tidigare publicerade β-VAE (Higgins et al., 2017a) arkitekturen för att lära oss en lösryckt representation av den latenta strukturen i den visuella världen, innan vi utbildar SCAN för att extrahera abstrakta begrepp baserade i sådana lösliga visuella primitiver genom snabb symbol association. Vår strategi kräver mycket få parningar mellan symboler och bilder och gör inga antaganden om valet av symbol representationer. När SCAN har utbildats kan man dra en multimodal dubbelriktad slutsats, vilket genererar en mängd olika bildprover från symboliska beskrivningar och vice versa. Det möjliggör också traversal och manipulering av den implicita hierarkin av kompositionella visuella begrepp genom symboliska instruktioner och inlärda logiska rekombinationsoperationer. Sådana manipulationer gör det möjligt för SCAN att uppfinna och lära sig nya visuella begrepp genom rekombination av de få inlärda begreppen.
REF lärde sig en implicit hierarki av abstrakta begrepp från några få symbolbildspar.
SCAN: Learning Abstract Hierarchical Compositional Visual Concepts
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}