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Possibilistic Neuro-Symbolic Method $Π$-NeSy
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种神经符号方法$Π$-NeSy，将神经网络的低级感知任务与基于可能性的规则系统的高级推理任务结合，旨在推导输入实例属于目标概念的可能性程度。实验证明该方法在解决MNIST加法和数独问题时优于现有方法。
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关键要点
- 本研究提出了一种神经符号方法$Π$-NeSy，结合了神经网络的低级感知任务与基于可能性的规则系统的高级推理任务。
- 该方法旨在推导输入实例属于目标概念的可能性程度。
- 研究展示了通过使用中间概念和设计有效的方法，在推理和学习规则参数方面的优势。
- 实验证明$Π$-NeSy在解决MNIST加法和数独问题时优于现有的神经符号方法。
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