Jun, 2023

上下文感知的神经符号方法用于人类活动识别

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TL;DR本文提出一种基于语义损失函数的神经符号 AI 的方法，用于上下文感知的人体活动识别中，避免了符号推理模块，同时在建立的训练模型中注入了特定知识要求，能够在一些方面超越现有方法，如数据驱动模型，达到或者超过现有的系统识别率。
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发现论文，激发创造
  • 将 ContextGPT 的知识融入神经符号活动识别模型

    基于深度学习模型，上下文感知的人类活动识别是移动计算领域的热点研究方向。然而，这些系统的实际部署受到标注数据稀缺的限制。基于神经符号人工智能领域的研究提出了使用常识知识来缓解此问题，在人类活动识别深度学习分类器中融入关于人类活动及其上下文的常识知识。本研究中，我们提出了 ContextGPT: 一种新的提示工程方法，用于从大型语言模型中检索关于人类活动与上下文关系的常识知识。与本体论不同，ContextGPT 所需的人力和专业知识较少。在两个公共数据集上进行的广泛评估表明，通过从 ContextGPT 中融入常识知识获得的 NeSy 模型，在数据稀缺场景中具有类似甚至更好的识别率，比基于逻辑的方法需要更少的工作量。

    Mar, 2024

  • 简单有效的神经符号融合的转移学习

    深度学习与神经符号整合是解决深度学习普适性和推理任务的挑战，通过预训练神经模型并通过迁移学习注入感知部分的权重，可以改善当前神经符号方法中的收敛速度、复杂感知任务的学习难度和局部最小值问题。

    Feb, 2024

  • 面向数据和知识驱动的人工智能：神经符号计算综述

    本文介绍了神经符号计算（NeSy）领域的重要和最新研究发展，包括研究历史，背景知识，关键驱动因素以及主要特征。文章讨论了该领域的一些重要应用并针对目前存在的问题提出了新的研究方向，以期进一步推动以数据和知识为驱动的 AI 的研究进展。

    Oct, 2022

  • 神经符号人工智能在自然语言处理方面是否兑现其承诺？一项结构化综述

    通过研究关于 Neuro-Symbolic 人工智能（NeSy）在自然语言处理中的应用，发现将逻辑编译到神经网络中的系统能够实现最佳的 NeSy 目标，呼吁更加系统化的方法和适当的基准测试用于理解该领域的发展。

    Feb, 2022

  • 基础模型在神经符号学习和推理中的作用

    NeSyGPT 通过对视觉 - 语言基础模型进行微调，从原始数据中提取符号特征，并学习一个高度表达的回答集程序来解决下游任务，以提高 NeSy 任务的性能和减少数据标记和手动工程工作量。

    Feb, 2024

  • 增强人体运动预测的神经符号化方法

    本研究提出了一种新的神经符号方法（NeuroSyM）来推进人类动作预测领域，通过利用定性轨迹演算法（QTC）来在邻域中加权不同交互，并在中长期时间范围内使用两种最先进的架构进行实验测试。实验结果表明，在大多数情况下，NeuroSyM 方法在预测准确性方面优于基线架构。

    Apr, 2023

  • 利用逻辑背景知识改进基于神经网络的分类

    我们提出了一种新的用于有命题背景知识的监督多标签分类的形式化方法，称为推理中的语义调整，其在推理过程中限制系统而不影响训练，相比于另外两种常见的神经符号技术（语义调整和语义正则化），我们讨论了其在理论和实际上的优势，并开发了一种新的多尺度方法来评估神经符号技术的好处随着网络规模的演化，通过对多个数据集的实验和比较，我们的结果表明，推理中的语义调整可以用于构建更准确的基于神经网络的系统，使用更少的资源，并确保输出的语义一致性。

    Feb, 2024

  • 用于上下文理解的神经符号结构

    本论文提出了一种基于神经符号学的混合人工智能方法，以结合数据驱动和知识驱动的优点，并将其应用于两个案例中达到可解释性的同时实现了与最先进技术相当的性能。

    Mar, 2020

  • 基于神经符号混合方法的驾驶员碰撞警告

    本文介绍了两种实现自主驾驶的算法：深度学习和自适应神经符号网络系统。本研究旨在结合深度学习的目标识别和跟踪技术以及自适应神经符号网络代理来改善物体识别性能，并利用雷达传感器实现了对汽车行驶轨迹的准确检测。

    Mar, 2022

  • 基于神经符号方法的弱监督推理

    深度学习在自然语言处理 (NLP) 任务中取得了显著进展，本研究提出了一种神经符号学习方法，将符号主义和连接主义两种人工智能学派相结合，通过强化学习或其弱化版本在下游任务中实现具有符号潜在结构的神经系统的弱监督推理。该框架已成功应用于表格查询推理、句法结构推理、信息抽取推理和规则推理等各种任务。

    Sep, 2023