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(Neural-Symbolic) Measurement of Inconsistency in Machine Learning
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内容提要
本研究提出了一种基于回归和神经网络的模型，用于测量传统计算逻辑知识库的不一致性。结合符号约束显著提高了预测准确性，表明该方法在多种情况下有效。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于回归和神经网络的模型，用于测量传统计算逻辑知识库的不一致性。
- 该模型通过学习预测不一致性度量的数值，解决了传统方法的困难。
- 结合源自理性公设的符号约束显著提高了预测的准确性。
- 研究表明，该方法在多种情况下是有效的。
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