Compositionality is at the heart of computer science and several other areas of applied category theory such as computational linguistics, categorical quantum mechanics, interpretable AI, dynamical systems, compositional game theory, and Petri nets. However, the meaning of the term seems to vary across the many different applications. This work contributes to understanding, and in particular qualifying, different kinds of compositionality. Formally, we introduce invariants of categories that we call zeroth and first homotopy posets, generalising in a precise sense the pi0 and pi1 of a groupoid. These posets can be used to obtain a qualitative description of how far an object is from being terminal and a morphism is from being iso. In the context of applied category theory, this formal machinery gives us a way to qualitatively describe the "failures of compositionality", seen as failures of certain (op)lax functors to be strong, by classifying obstructions to the (op)laxators being isomorphisms. Failure of compositionality, for example for the interpretation of a categorical syntax in a semantic universe, can both be a bad thing and a good thing, which we illustrate by respective examples in graph theory and quantum theory.


翻译:组合性是计算机科学以及应用范畴论中若干其他领域(如计算语言学、范畴量子力学、可解释人工智能、动力系统、组合博弈论和佩特里网)的核心。然而,该术语的含义在不同应用中似乎有所差异。本文旨在理解并特别定性不同类型的组合性。形式上,我们引入了范畴的不变量,称为零阶和一阶同伦偏序集,在精确意义上推广了群胚的π0和π1。这些偏序集可用于定性描述一个对象距离终对象有多远,以及一个态射距离同构有多远。在应用范畴论的背景下,这一形式化工具通过分类(反)松弛函子成为强函子的障碍,为我们提供了一种定性描述“组合性失效”(即某些(反)松弛函子未能成为强函子)的方法。组合性失效——例如在语义宇宙中解释范畴语法时——既可能是坏事也可能是好事,我们通过图论和量子理论中的相应例子来说明这一点。

0
下载
关闭预览

相关内容

【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17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
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
51+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22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
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15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 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017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
47+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
5+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
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2024年2月1日
Arxiv
0+阅读 · 2024年1月31日
Arxiv
23+阅读 · 2021年12月19日
Arxiv
11+阅读 · 2021年10月26日
Arxiv
31+阅读 · 2021年6月30日
Arxiv
28+阅读 · 2021年5月17日
Arxiv
19+阅读 · 2020年12月23日
Arxiv
38+阅读 · 2020年12月2日
Meta-Learning to Cluster
Arxiv
18+阅读 · 2019年10月30日
Domain Representation for Knowledge Graph Embedding
Arxiv
14+阅读 · 2019年9月11日
VIP会员
最新内容
美空军新型反无人机部队初探
专知会员服务
3+阅读 · 今天5:45
《防空交战流程的概率建模研究》
专知会员服务
6+阅读 · 今天5:04
ICML 2026 教程 | 数值优化理论还重要吗?
专知会员服务
4+阅读 · 7月26日
ICM 2026 | 陶哲轩:人工智能时代的数学
专知会员服务
7+阅读 · 7月26日
《反无人机交战场景下的战斗归零研究》
专知会员服务
7+阅读 · 7月26日
博士论文 | 用代码结构感知方法推进代码大模型
相关VIP内容
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17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
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
51+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22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
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15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
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2024年2月1日
Arxiv
0+阅读 · 2024年1月31日
Arxiv
23+阅读 · 2021年12月19日
Arxiv
11+阅读 · 2021年10月26日
Arxiv
31+阅读 · 2021年6月30日
Arxiv
28+阅读 · 2021年5月17日
Arxiv
19+阅读 · 2020年12月23日
Arxiv
38+阅读 · 2020年12月2日
Meta-Learning to Cluster
Arxiv
18+阅读 · 2019年10月30日
Domain Representation for Knowledge Graph Embedding
Arxiv
14+阅读 · 2019年9月11日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017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
47+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
5+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
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员