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任意 t - 范数上的模糊 Datalog$^\exists$
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
神经符号人工智能领域的主要挑战之一是在神经和符号数据的存在下进行逻辑推理。本文通过将模糊 Datalog 的存在性规则推广到模糊设置，允许使用任意 t - 范数，在保持计算复杂度结果和已建立的推理技术适用性的同时，允许对与不确定度相关的数据进行推理。
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关键要点
- 神经符号人工智能领域面临的主要挑战是逻辑推理。
- 逻辑推理需要在神经和符号数据的存在下进行。
- 本文推广了模糊 Datalog 的存在性规则到模糊设置。
- 允许使用任意 t - 范数进行推理。
- 保持计算复杂度结果和推理技术的适用性。
- 支持对与不确定度相关的数据进行推理。
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