neuro-symbolic ai | BriefGPT

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神经符号因果推理遇到信令博弈的新型语义交流模式
提出了一种新的基于信号博弈和神经符号人工智能方法的新兴语义通信系统框架，用于因果推理，最终实现高效的通信和更好的语义可靠性。
PDF2 years ago
从原始数据学习答集程序的神经符号学习
本文介绍了一种名为 NSIL 的神经符号归纳学习方法，通过训练一个通用神经网络，从原始数据中提取潜在的概念，同时学习映射潜在概念与目标标签的符号知识，从而解决复杂决策问题。我们在三个不同复杂度的问题领域上评估了 NSIL，包括 NP 完全问
PDF2 years ago
解决渡鸦先知测试的神经矢量符号架构
利用我们提出的神经向量符号架构（NVSA）对 Raven's 渐进矩阵数据集进行端到端训练，N VSA 的平均准确率达到了 87.7％，而 I-RAVEN 数据集则为 88.1％。与神经符号方法内的符号推理相比，NVSA 的概率推理具有两个
PDF2 years ago
可处理的布尔和算术电路
本文综述了可处理复杂布尔和算术电路的基础，其与符号 AI 的集成和知识推理有重要作用，特别适用于神经符号 AI 的广泛目标。
PDF2 years ago
将概率电路融入神经答案集编程 SLASH
SLASH 是一种新型的深度概率编程语言，基于神经概率谓词和逻辑程序相结合，实现了神经元素和符号元素的融合，在 MNIST 加法、缺失数据预测和集合预测等任务中表现出卓越的性能和通用性。
PDF3 years ago
通过神经符号人工智能将规则和嵌入结合起来用于知识库完成
通过提出两种不同的基于规则的 KBC 方法，并结合神经符号 AI，继承了布尔逻辑到实值逻辑，本文提出的模型实现了最佳的 KBC 精度，并通过将规则 - based KBC 与图嵌入相结合来解决关系路径的不均匀性。
PDF3 years ago