본 논문은 신경망 기반 시각적 생성 모델을 논리적 추론 시스템으로 제어 가능하게 만드는 새로운 방법인 AbdGen(Abductive visual Generation)을 제안합니다. 벡터 양자화 기반 심볼 접지 메커니즘과 이에 따른 disentanglement 학습 방법을 통해 논리적 심볼의 생성 과정 제어력을 향상시키고, 두 가지 논리적 abduction 방법을 제시하여 소량의 레이블된 학습 데이터만으로도 학습이 가능하고 데이터로부터 잠재적인 논리적 생성 규칙을 유도할 수 있도록 합니다. 실험을 통해 AbdGen이 사전 훈련된 모델을 직접 활용하거나 처음부터 학습하는 방식 모두를 통해 다양한 신경망 생성 모델과 논리적 추론 시스템을 통합할 수 있음을 보여줍니다. 소스 코드는 깃허브에 공개되어 있습니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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논리적 추론 시스템과 통합된 시각적 생성 모델을 구축하는 새로운 접근법 제시
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벡터 양자화 기반 심볼 접지 메커니즘과 disentanglement 학습을 통한 제어력 향상
