Neuro-Symbolic Models（神经符号模型）

神经符号模型试图整合连接主义和符号主义的优势：神经网络擅长从数据中学习模式，而符号系统擅长逻辑推理和知识表示。方法包括将逻辑规则嵌入网络、使用神经模块执行符号操作等。应用涵盖视觉问答、知识图谱推理、数学问题求解。挑战在于如何有效结合连续表示与离散符号，以及保持可解释性。