可微分逻辑编程用于远程监督
原文中文,约500字,阅读约需2分钟。发表于: 。本研究解决了在缺乏直接标签的情况下,如何有效融合神经网络与逻辑编程的问题。提出的可微分逻辑编程方法,避免了传统方法对符号求解器的依赖,通过矩阵嵌入直接评估逻辑推论和约束。实验结果显示,该方法在多个任务中不仅可以达到或超过其他方法的准确性,还加快了学习速度,展现了在神经符号人工智能应用中的潜在影响。
本文介绍了神经符号能量模型(NeSy-EBMs)及其在神经和符号方法联盟中的潜力。NeSy-EBMs用于建模概率和非概率NeSy方法,并介绍了其学习技术和神经概率软逻辑(NeuPSL)。实证分析展示了NeSy-EBMs在多个任务中的优势。