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Neuro-Symbolic Learning Generates Logical Constraints
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内容提要
本研究提出了一种自然框架，解决神经符号系统的端到端学习问题，结合神经网络训练、符号固着和逻辑约束合成，验证了其有效性。
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关键要点
- 本研究提出了一种自然框架，解决神经符号系统的端到端学习问题。
- 该框架结合了神经网络训练、符号固着和逻辑约束合成。
- 通过改进神经部分和符号部分在训练和推理阶段的互动，验证了框架的有效性。
- 框架使用凸差编程技术和信任区域方法来强化逻辑约束学习。
- 促进了神经网络与离散逻辑约束之间的桥接。
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