We show that contrary to appearances, Multimodal Type Theory (MTT) over a 2-category M can be interpreted in any M-shaped diagram of categories having, and functors preserving, M-sized limits, without the need for extra left adjoints. This is achieved by a construction called "co-dextrification" that co-freely adds left adjoints to any such diagram, which can then be used to interpret the "context lock" functors of MTT. Furthermore, if any of the functors in the diagram have right adjoints, these can also be internalized in type theory as negative modalities in the style of FitchTT. We introduce the name Multimodal Adjoint Type Theory (MATT) for the resulting combined general modal type theory. In particular, we can interpret MATT in any finite diagram of toposes and geometric morphisms, with positive modalities for inverse image functors and negative modalities for direct image functors.


翻译:我们表明,与表象相反,定义在2-范畴M上的多模态类型论(MTT)可在任意具有M大小的极限且函子保持该极限的M形范畴图中解释,无需额外引入左伴随。这一结论通过称为“共解论域化”(co-dextrification)的构造实现,该构造向任意此类图共自由地添加左伴随,进而用于解释MTT的“上下文锁”函子。进一步地,若图中任意函子具有右伴随,这些伴随也可在类型论中以FitchTT风格的负模态内化。我们将这种结合后的通用模态类型论命名为多模态伴随类型论(MATT)。特别地,我们可在任意拓扑斯与几何态射的有限图中解释MATT,其中正模态对应逆像函子,负模态对应直像函子。

0
下载
关闭预览

相关内容

【AAAI2022】面向多标签分类的端到端概率标签特征学习
专知会员服务
32+阅读 · 2022年1月27日
专知会员服务
33+阅读 · 2021年3月7日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
论文浅尝 | 利用 RNN 和 CNN 构建基于 FreeBase 的问答系统
开放知识图谱
11+阅读 · 2018年4月25日
论文浅尝 | 使用变分推理做KBQA
开放知识图谱
13+阅读 · 2018年4月15日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2024年1月9日
Arxiv
0+阅读 · 2024年1月9日
Arxiv
16+阅读 · 2022年5月17日
VIP会员
最新内容
乌军利用美国“黄蜂”无人机摧毁俄军后勤
专知会员服务
1+阅读 · 53分钟前
《支持作战级人机协同智能的交互式OODA流程》
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:46
【伯克利博士论文】基于动作分块策略的强化学习
Transformer增强强化学习:通信网络基础与应用综述
ICML 2026 | SARDI:扩散语言模型的自增强检索
专知会员服务
5+阅读 · 6月6日
《国防领域安全采用大语言模型的战略蓝图》
专知会员服务
9+阅读 · 6月6日
ICML 2026 | 演化选择的因果建模
专知会员服务
10+阅读 · 6月5日
综述|学习式3D表征最新进展与趋势
专知会员服务
7+阅读 · 6月5日
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
论文浅尝 | 利用 RNN 和 CNN 构建基于 FreeBase 的问答系统
开放知识图谱
11+阅读 · 2018年4月25日
论文浅尝 | 使用变分推理做KBQA
开放知识图谱
13+阅读 · 2018年4月15日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员