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面向神经符号推理和松弛的概率归纳逻辑编程
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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
dPASP是一种新的神经符号推理框架，支持离散概率模型和常识推理。它使用神经谓词和概率选择进行基于梯度的学习。该软件包提供了推理和学习功能，并对用户知识要求较低。
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关键要点
- dPASP是一种新的声明性概率逻辑编程框架，支持可微的神经符号推理。
- 该框架使用神经谓词、逻辑约束和区间值概率选择来指定离散概率模型。
- dPASP支持低级知觉、常识推理和模糊的统计知识的模型。
- 讨论了概率逻辑程序的多种语义，能够表达非确定性、矛盾、不完整和统计知识。
- 介绍了如何在选定语义下使用神经谓词和概率选择进行基于梯度的学习。
- 描述了一个实现推理和学习功能的软件包，并提供了示例程序。
- 该软件包对用户的知识要求较低，允许端到端训练复杂模型和损失函数。
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