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OWL 2 DL
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新方法实现了 OWL 2 DL 本体上的神经符号学习
研究人员开发了一种新颖的神经符号学习方法，该方法将 OWL 2 DL 本体与可微分电路相结合。该方法名为 Baobab，将本体编译为句子决策图 (SDDs)，以实现感知网络的训练。该系统成功使用 CNN 识别 MNIST 数字，证明了恢复潜在本体概念和缓解非 Horn 描述逻辑中的推理捷径的能力。
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New ontology standardizes machine learning interatomic potentials
研究人员开发了一种新的本体，即 MLIPs 本体，用于标准化机器学习原子间势（MLIPs）的描述。这个 OWL 2 DL 本体旨在通过捕获与 MLIP 方法、其超参数、具有 DFT 出处的训练数据集以及基准测试相关的概念来解决该领域分散的元数据问题。该本体结构分为三个模块：方法、训练数据和基准测试，并与材料科学和机器学习中的现有本体集成。