Neural Disjunctive Normal Form: Vertically Integrating Logic With Deep Learning For Classification
Notice bibliographique
Résumé
Inspired by the limitations of pure deep learning and symbolic logic-based models, in this thesis we consider a specific type of neuro-symbolic integration called vertical integration to bridge logic reasoning and deep learning and address their limitations.The motivation of vertical integration is to combine perception and reasoning as two separate stages of computation, while still being able to utilize simple and efficient end-to-end learning.It uses a perceptive deep neural network (DNN) to learn abstract concepts from raw sensory data and uses a symbolic model that operates on these abstract concepts to make interpretable predictions.As a preliminary step towards this direction, we tackle the task of binary classification and propose the Neural Disjunctive Normal Form (Neural DNF).Specifically, we utilize a perceptive DNN module to extract features from data, then after binarization (0 or 1), feed them into a Disjunctive Normal Form (DNF) module to perform logical rule-based classification.We introduce the BOAT algorithm to optimize these two normally-incompatible modules in an end-to-end manner.Compared to standard DNF, Neural DNF can handle prediction tasks from raw sensory data (such as images) thanks to the neurally-extracted concepts.Compared to standard DNN, Neural DNF offers improved interpretability via an explicit symbolic representation while being able to achieve comparable accuracy despite the reduction of model flexibility, and is particularly suited for certain classification tasks that require some logical composition.Our experiments show that BOAT can optimize Neural DNF in an end-to-end manner, i.e. jointly learn the logical rules and concepts from scratch, and that in certain cases the rules and the meanings of concepts are aligned with human understanding.We view Neural DNF as an important first step towards more sophisticated vertical integration models, which use symbolic models of more powerful rule languages for advanced prediction and algorithmic tasks, beyond using DNF (propositional logic) for classification tasks.The BOAT algorithm introduced in this thesis can potentially be applied to such advanced hybrid models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».