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Scaling Neurosymbolic Programming through Guided Logical Inference
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内容提要
该研究提出了DPNL算法，旨在解决神经符号学习中的可扩展性问题，尤其是计算逻辑来源的复杂性。通过引导逻辑推理，DPNL显著提高了模型的准确性和可扩展性。实验结果表明，DPNL和ApproxDPNL方法表现优异。
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关键要点
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该研究提出了DPNL算法，旨在解决神经符号学习中的可扩展性问题。
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DPNL算法通过引导和加速逻辑推理，绕过了计算逻辑来源的复杂性。
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实验结果表明，DPNL和近似推理方法ApproxDPNL显著提高了模型的准确性。
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DPNL算法增强了神经符号编程的可扩展性。
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