神经符号能量模型的数学框架、建模范式分类及学习技术套件

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A Mathematical Framework, a Taxonomy of Modeling Paradigms, and a Suite of Learning Techniques for Neural-Symbolic Systems2407.09693v1.pdf 《神经符号系统的数学框架、建模范式分类及学习技术套件》 https://arxiv.org/pdf/2407.09693 摘要 神经符号（NeSy）系统领域正在迅速发展。提出的方法是实现神经和符号方法的共生结合，展现出巨大的潜力。然而，每个NeSy系统在根本上都有所不同。迫切需要一个统一的理论来阐明方法之间的共同点和差异，并促进进一步的进展。 在本文中，我们介绍了神经符号能量基模型（NeSy-EBMs），这是一个统一的数学框架，用于概率和非概率NeSy方法的判别和生成建模。我们利用NeSy-EBMs开发了一个模型范式的分类，重点关注系统的神经符号界面和推理能力。此外，我们为NeSy-EBMs引入了一系列学习技术。 重要的是，NeSy-EBMs允许推导出突出学习损失梯度的一般表达 ………………………………