[论文翻译]基于能量的模型的概念学习

人类智能的许多标志性特征，如从有限经验中泛化、抽象推理与规划、类比推理、创造性问题解决以及语言能力，都需要将经验整合为概念的能力，这些概念构成了理解和推理的基本构建模块。我们提出了一种框架，通过环境事件的能量函数 (energy function) 和参与事件的实体注意力掩码 (attention mask) 来定义概念。给定少量演示事件，我们的方法利用推理时优化程序生成涉及相似概念的事件，或识别参与概念的实体。我们在无监督环境下通过演示事件评估了该框架学习视觉、定量、关系和时序概念的能力。该方法能够在少样本 (few-shot) 设置中成功生成和识别概念，且所学概念可跨环境复用。结果示例视频详见 sites.google.com/site/energy concept models