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DeepProbLog: Neural Probabilistic Logic Programming
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DeepProbLog 将深度学习与逻辑编程相结合用于医学诊断
研究人员开发了一种名为 DeepProbLog 的新型神经符号方法，用于诊断推理，特别是在数据隐私受到关注的医学应用中。该方法将深度学习与概率逻辑编程相结合，在一个透明的概率框架内分析患者数据（如图像）。该研究展示了一个使用基于文献的汇总统计信息构建中风检测系统的流程，采用最大熵技术增强不完整的概率信息，并使用 ProbLog 2 从因果模型过渡到判别模型。
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新框架将神经符号学习与神经网络统一起来 · 跟踪2个来源
研究人员开发了 NeSyCat Torch，一个将范畴语义与神经网络相结合用于神经符号学习的新框架。该实现可在 HaskTorch、JAX 和 PyTorch 中使用，旨在通过提供单一的归纳真理定义来统一碎片化的语义系统。该系统在 MNIST 数据集上表现强劲，在速度和准确性方面均优于现有方法，同时保持了适用于各种神经符号方法的统一框架。