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Answer Set Networks: Transforming Answer Set Programming into Deep Learning
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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
本研究提出答案集网络（ASN），旨在解决答案集编程（ASP）在神经符号系统中的高计算成本问题。ASN基于图神经网络，能够高效处理编码任务，并在多个应用中超越传统CPU限制的神经符号系统。此外，研究首次展示了大型语言模型与深度概率逻辑编程结合的可能性。
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关键要点
- 本研究提出答案集网络（ASN），旨在解决答案集编程（ASP）在神经符号系统中的高计算成本问题。
- ASN基于图神经网络，能够高效处理编码任务。
- ASN在多个应用中超越了传统CPU限制的神经符号系统。
- 研究首次展示了大型语言模型与深度概率逻辑编程结合的可能性。
- 通过逻辑引导训练，展示了无人机公共航空法的编码应用。
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