使用可证明保证的方法解读神经符号学习中的原始数据

原文约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

通过逻辑推理，将感知模型与由符号知识库推断出的信息相结合的神经符号混合系统在整合机器学习和符号推理方面具有很大潜力。虽然经验证据显示了混合系统学习准确感知模型的能力，但对于可学性的理论理解仍然缺乏。本文通过研究知识库来解决这个问题，并提出了一个判定知识在促进成功学习方面的有效性的标准。综合实验确认了我们的标准在基准任务上的实用性。

通过结合感知模型和符号知识库，神经符号混合系统在整合机器学习和符号推理方面具有潜力。本文研究了知识库解决可学性问题，并提出了有效的标准。实验证实了标准在基准任务上的实用性。