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Pix2Code: 学习将神经视觉概念组合成程序
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种神经符号方法，将图像处理为对象，并学习关系和逻辑规则。通过可微分层，确定符号关系和规则。模型评估结果表明，该方法优于其他符号学习者和深度关系神经网络架构。
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关键要点
- 提出了一种神经符号方法，将图像处理为对象。
- 该方法学习关系和逻辑规则，基于可微分层。
- 通过剪枝和阈值确定符号关系和规则。
- 使用两个数据集进行模型评估：符号规则学习的子图同构任务和图像分类域。
- 模型评估结果表明，该方法优于其他符号学习者和深度关系神经网络架构。
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