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NeSyCat
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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。
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NeSyCat论文统一了神经符号ULLER框架的语义与单子
研究人员引入了NeSyCat，一个基于单子的新颖范畴框架，它统一了神经符号ULLER系统的语义。该方法表明，ULLER的一阶逻辑语法的经典、模糊和概率语义都是单一基于单子的结构的实例。该框架便于模块化地添加新语义，并实现它们之间的系统性转换，其中一个例子展示了逻辑张量网络中广义量化的扩展。