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搜索结果 - 5
逻辑与学习之桥：一种增强神经模型推理能力的神经符号方法 (ASPER)
该研究通过融合神经网络和符号推理的神经符号学习方法，以提高神经模型在推理任务上的性能，通过整合 ASP 求解器和领域特定专业知识来训练浅层人工神经网络（ANN）以解决数独难题，有效提高了训练效率，超参数调优无需 12 个数独练习即可显著改善
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7 months ago
评估 SATNet 解决符号基础问题的能力
SATNet 是一个奖 - winning 的 MAXSAT 求解器，可以用来推断逻辑规则并作为深度神经网络中的可微分层。本文通过展示，在缺乏标识个别数独数字图像及其逻辑表示的中间标签的情况下，SATNet 在视觉数独上彻底失败（0％的测试
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7 months ago
神经符号学习的语义强化
该论文探讨如何利用神经符号方法求解具有约束条件的优化问题，为此提出一种计算约束条件之间的互信息的方法，并在三个任务中进行了测试，证明了该方法在提高性能的同时，避免了计算上的复杂性。
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a year ago
NIPS
循环关系网络
本文介绍了一种广义的循环关系网络，它可以增强任何神经网络模型的能力，以进行多步关系推理，通过将物体表示为图形，解决需要关系推理链的任务，例如回答有关物体之间关系的复杂问题或解决需要相互约束的解决方案的难题，并在 bAbI 文本问答数据集和数
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7 years ago
寻找记忆，数独，隐式校验位和迭代使用不总是正确的快速神经计算
通过建立基于兴奋抑制回路的联想记忆模型和解决数独难题的计算网络，研究人员揭示了信息跨神经元传输中隐含的校验比特，并使用与视觉 'pop-out' 相关的计算方法对快速计算和内存检索进行了描述。
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18 years ago
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