这篇论文调查了在图结构上执行神经符号推理任务的广泛方法，并提出了一个新的分类法来比较这些方法，包括基于逻辑推理嵌入方法、施加逻辑约束的嵌入方法和规则学习方法。此外，还提供了一个表格概述这些方法。

Feb, 2023

本文探讨了神经符号计算技术中深度学习和知识表示应该如何有机结合，通过 20 年来的相关研究结果，为下一个 AI 系统的关键性成分做出探索，以神经符号系统的视角提出 AI 技术应该在信任、安全、可解释性和问责制方面有所提升和解决的方向和挑战。

Dec, 2020

神经符号人工智能结合经典符号方法的可解释性、简洁性和显式推理与数据驱动神经方法的统计学习。本文在实际强化学习环境中展示了实现此类模型和策略的三个途径，并探讨了逻辑、模拟和学习的潜力和困难，以及与可学习性和可解释性之间的权衡关系。

Feb, 2024

该研究提出了一个神经和符号端到端强化学习架构，能够克服当前深度学习技术的局限性，如需要非常大的数据集工作、难以实现高级认知功能和透明性欠佳等。研究者以简单的视频游戏为例，展示了这个架构的实现原型，结果表明它能够有效地学习，并通过获得一组符号规则，可将性能提高到比传统完全神经强化学习系统更好的水平。

Sep, 2016

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

这篇综述介绍了神经符号和统计关系人工智能这两个领域之间七个不同维度的相似之处，包括学习和逻辑推理，这些不仅可以用于表征和定位神经符号人工智能方法，还可以指出进一步研究的方向。

Mar, 2020

这篇综述性研究论文介绍了深度强化学习在神经科学中的应用，讨论了其对大脑和行为研究的影响，并提出了未来研究的机会。

Jul, 2020

为了在文本角色扮演游戏中实现快速收敛和可解释的知识表示，我们提出了一种新的基于逻辑神经网络的强化学习方法，该方法可以从文本观察中提取一阶逻辑事实并使用逻辑算子训练策略，实验结果表明该方法比其他基于神经元符号框架的方法更快收敛。

Oct, 2021

本文综述了神经符号人工智能在真实世界应用中的最新发展，介绍了常见神经符号应用的分类法，总结了各个领域的最新技术现状，并且提供了对未来发展的新视角。

Sep, 2022

该论文调查了近年来神经符号 AI 领域的研究论文，对提出的模型及应用进行了分类和比较。这些模型结合了符号处理和神经网络，旨在通过学习数据分布，基于先前和学习的知识进行推理，并在其中进行共生使用，以实现人工智能通用。

May, 2023