Humans are highly efficient learners, with the ability to grasp the meaning of a new concept from just a few examples. Unlike popular computer vision systems, humans can flexibly leverage the compositional structure of the visual world, understanding new concepts as combinations of existing concepts. In the current paper, we study how people learn different types of visual compositions, using abstract visual forms with rich relational structure. We find that people can make meaningful compositional generalizations from just a few examples in a variety of scenarios, and we develop a Bayesian program induction model that provides a close fit to the behavioral data. Unlike past work examining special cases of compositionality, our work shows how a single computational approach can account for many distinct types of compositional generalization.


翻译:人类是高度高效的学习者,有能力从几个例子中理解新概念的含义。与流行的计算机视觉系统不同,人类可以灵活地利用视觉世界的构成结构,理解新概念作为现有概念的组合。在本论文中,我们研究人们如何学习不同类型的视觉构成,使用具有丰富关系结构的抽象视觉形式。我们发现,人们可以从多种情景中仅从几个例子中做出有意义的构成概括,我们开发了一种与行为数据非常相适应的巴伊西亚程序诱导模型。与以往研究组成特点的工作不同,我们的工作表明,单一计算方法可以说明许多不同类型的组成概括。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
【MIT】反偏差对比学习,Debiased Contrastive Learning
专知会员服务
90+阅读 · 2020年7月4日
零样本文本分类,Zero-Shot Learning for Text Classification
专知会员服务
95+阅读 · 2020年5月31日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
178+阅读 · 2020年2月1日
【深度学习视频分析/多模态学习资源大列表】
专知会员服务
91+阅读 · 2019年10月16日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
11+阅读 · 2018年4月27日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
Deep Reinforcement Learning 深度增强学习资源
数据挖掘入门与实战
7+阅读 · 2017年11月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月12日
Arxiv
19+阅读 · 2020年7月21日
Arxiv
4+阅读 · 2018年12月3日
VIP会员
相关VIP内容
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
【MIT】反偏差对比学习,Debiased Contrastive Learning
专知会员服务
90+阅读 · 2020年7月4日
零样本文本分类,Zero-Shot Learning for Text Classification
专知会员服务
95+阅读 · 2020年5月31日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
178+阅读 · 2020年2月1日
【深度学习视频分析/多模态学习资源大列表】
专知会员服务
91+阅读 · 2019年10月16日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
11+阅读 · 2018年4月27日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
Deep Reinforcement Learning 深度增强学习资源
数据挖掘入门与实战
7+阅读 · 2017年11月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员