IJCAIJul, 2023

NeurASP：将神经网络融入 Answer Set Programming

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TL;DRNeurASP 是一种简单的扩展答案集程序的方法，它综合了神经网络的子符号计算和符号计算。它可以利用预训练的神经网络进行符号计算并通过应用答案集程序中的符号推理来提高神经网络的感知结果。此外，通过使用 ASP 规则训练神经网络，它还可以从规则表达的复杂语义约束中学习，以便神经网络不仅可以从数据的隐式相关性中学习，还可以从规则表达的显式约束中学习。
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发现论文，激发创造
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    Dec, 2023

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    Jul, 2010

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    Aug, 2023

  • 一个便于应用嵌入 Answer Set Programming 的开发框架

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    Jul, 2017

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    本文介绍了新的 Possibilistic ASP (PASP) 模型语义，其中规则被解释为对可能性分布的约束，并且在这些约束的特殊模型中识别为可能主义答案集。此外，我们还发现一种新形式的析取，称为弱析取，其计算复杂性比传统析取容易。

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    本文介绍了一种基于可能逻辑的新 ASP 模型，称为 Possibilistic answer set programming（PASP）。通过将对 PASP 程序中的规则的确定性附加到每个规则上，我们提出了一种更加合适的 PASP 语义，并且该框架可以轻松使用标准 ASP 求解器实现。

    Mar, 2012