构建具有物理表征特性的神经符号方法，以逐渐学习概括性空间概念，用于创造塔的高度等任务，并在连续学习中实现在新概念上的归纳推理能力超越现有基准线。

Apr, 2024

本研究介绍了两种神经网络的概念视图，即多值视图和符号视图，并通过在 ImageNet 和 Fruit-360 数据集上的实验测试了其概念表达能力。此外，论文还展示了这些视图可以量化不同学习架构之间的概念相似度，并演示了如何将概念视图应用于从神经元中归纳学习人类可理解的规则，从而为全局解释神经网络模型做出贡献。

Sep, 2022

本文介绍了神经等价网络的新架构，用于学习代数和逻辑表达式的连续语义表示，实现了语义等价的可靠推导，对符号代数和布尔表达式进行了全面评估

Nov, 2016

通过神经 - 符号过渡性字典学习（TDL）框架，以一种自监督的方式学习数据的过渡性表示，将高维度的视觉输入信息压缩为一组张量作为神经变量，并发现隐含的谓词结构。通过原型聚类学习谓词，并使用扩散模型实现框架，通过合作博弈学习输入的分解，在 3 个抽象组合视觉对象数据集和 3 个神经 / 符号下游任务上进行了广泛实验，展示了学习到的表示能够对视觉输入进行可解释的分解，并且对于现有方法无法实现的下游任务具有平滑适应性。

Aug, 2023

我们介绍了一种神经符号连续学习的方法，其中模型必须解决一系列神经符号任务，即它必须将子符号输入映射到高级概念，并通过符合先前知识的推理计算预测。我们提出了 COOL，一种面向神经符号连续问题的概念级连续学习策略，并在三个新的基准测试中进行了实验，这表明 COOL 在其他策略失败的神经符号连续学习任务上具有持续的高性能。

Feb, 2023

基于堆叠门控循环神经网络的视觉语言学习模型，可以通过音素序列描述的图像描述，学习预测图像的视觉特征，并以层级结构表示语言信息。

Oct, 2016

这篇论文提出了一种通过结合几何学和深度视觉表示学习的思想，将其嵌入移动视觉场景理解的递归网络架构中，以学习如何将 2D 视觉特征整合到场景的潜在 3D 特征映射中，通过不同 iable 几何操作进行预测和分割，十分成功。

Dec, 2018

本文提出一种新的方法 —— 在最先进的识别模型中加入符号知识图谱，从而提高了模型的识别新物体的准确性。实验结果表明，与现有的少样本分类器相比，该方法的性能更好。

Jun, 2023

研究论文提出了使用神经网络来获得离散表示的机器语言的想法，并指出相比连续特征表示，离散语言表示在解释性、泛化能力和鲁棒性方面具有多个优势。

Jan, 2022

本文介绍了一种基于神经网络的连续场景表征学习方法，通过经验回放解决连续场景表征学习中遗忘和准确性的平衡问题。实验证明本方法能够连续地学习和表示场景几何特征。

Aug, 2021