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[1G5-OS-21b-05] 表現学習における創発言語の構造と構成的汎化性能の関係
キーワード：深層生成モデル、構成的汎化、もつれのない表現、言語創発
実世界は物理的な要素や概念など様々な因子の組み合わせで実現されており，因子の数と種類のかけ合わせで膨大な状態数が実現され得る．そのため，エージェントは個々の因子をほぼ網羅的に経験できたとしても，無限に近い組み合わせを全て経験することは事実上不可能で，未知の組み合わせにも汎化する必要がある．こうした未知の組み合わせへの汎化は構成的汎化と呼ばれている．構成的汎化に関する取り組みは多用だが，その中に構成性の観点から言語創発との関連を考えた研究がある．言語の創発は複数エージェントのコミュニケーションによって実現されることが多く，深層学習ではオートエンコーダのエンコーダとデコーダをそれぞれエージェントとみなし，それらの間でやり取りされる埋め込みに言語のような構造を仮定する方法がしばしば取られる．本研究では深層生成モデルを用いて言語創発を行い，創発される言語のチョムスキー階層に基づくクラスと，構成的汎化能力の関係について検証する．
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