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Relational Neural Symbolic Markov Models
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内容提要
本研究提出了一种新的关系神经符号马尔可夫模型（NeSy-MMs），有效整合关系逻辑约束，克服深度序列模型的局限性。实验结果表明，NeSy-MMs在神经符号人工智能领域超越现有技术，具有更强的可解释性和适应性。
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关键要点
- 本研究提出了一种新的关系神经符号马尔可夫模型（NeSy-MMs）。
- NeSy-MMs有效整合关系逻辑约束，克服深度序列模型的局限性。
- 该模型在序列问题上具有良好的扩展性。
- 实验结果表明，NeSy-MMs在神经符号人工智能领域超越现有技术。
- NeSy-MMs提供更强的可解释性和适应性。
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