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compositional rules
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一个神经重写系统用于解决算法问题
我们提出了一种用于学习算法任务的原创方法,该方法受符号人工智能中的重写系统的启发,该系统由专门的模块组成的神经结构实现,通过系统地应用组合规则来解决超出分布的问题实例。
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4 months ago
逻辑链:基于大语言模型的基于规则的推理
以 IRAC 框架为灵感,我们引入了一种新的提示方法 - 逻辑链,通过分解(作为独立的逻辑线索解决元素)和重组(将这些子答案重新组合以解决潜在的逻辑表达式)来引发基于规则的推理。我们在涉及三个不同组合规则的八个基于规则的推理任务中对逻辑链进
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5 months ago
现代人工神经网络中的语言泛化和组合性
该研究回顾了当前深度学习语言处理网络的主要创新,讨论了一系列研究表明深度网络能够进行微妙的语法依赖性泛化,但也不依赖于系统化的组合规则,这一现象应该引起语言学家和认知科学家的兴趣。
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5 years ago
重塑熟悉:测试循环网络的组合泛化能力
研究表明,在小范围模拟的语言理解任务中,seq2seq 模型具有很强的单词和短语的组合能力,但是当需要推导出新的组合规则时,模型的表现则很糟糕,需要更多的训练。
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6 years ago
ICML
学习可解释的音乐组合规则和轨迹
本文介绍了 MUS-ROVER,这是一个自学习系统,用于从符号音乐中自动发现规则。通过 $n$-gram 模型,MUS-ROVER 进行特征学习以提取作曲规则,可用于机器和人类创作,并在巴赫的合唱中进行了评估。
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8 years ago
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