关键词neural-symbolic framework
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- TLINet: 可微分神经网络时态逻辑推理
TLINet 是一个神经符号框架，用于学习 Signal Temporal Logic 公式。该框架不仅学习 STL 公式的结构，还学习参数，具有解释性、紧凑性、表达能力丰富和计算效率高等优势。
- 神经符号化视频问答：为现实世界视频问答学习组合的时空推理
该研究提出了一种针对实际视频问答任务的神经符号框架（NS-VideoQA），通过引入场景解析网络（SPN）和符号推理机（SRM），实现了对复合时空问题的高效推理和回答能力的提升。
- 一种将自我监督聚类和能量模型相统一的贝叶斯方法
通过贝叶斯分析，我们对最先进的自监督学习目标进行了研究，提出了一种从第一原理推导这些目标的标准化方法，并表明将自监督学习与基于似然的生成模型进行整合的自然方式。我们在集群自监督学习和能量模型的领域内验证了这一概念，并引入了一种新的下界，可可 - ICLR符号语言中的绑定语言模型
提出 Binder，一种基于神经符号方法的框架，采用 GPT-3 Codex 作为输入的语言模型，通过少量标注建立程序，实现对丰富的问题进行回答，取得了在 WikiTableQuestions 和 TabFact 两个数据集上的最先进结果。