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原型概念的软符号接地
神经符号模型常仅以最终标签监督，导致中间概念未被观测，出现“推理捷径”。研究提出Soft-PNet，将概念接地重构为在预计算可行符号解缓存上的Metropolis游走，由每个概念单个标注锚点构建的原型分布引导，并以统一的KL目标训练。在MNIST-EvenOdd、Visual Sudoku和Kan…
arXiv cs.AI49 天前
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神经符号模型常仅以最终标签监督，导致中间概念未被观测，出现“推理捷径”。研究提出Soft-PNet，将概念接地重构为在预计算可行符号解缓存上的Metropolis游走，由每个概念单个标注锚点构建的原型分布引导，并以统一的KL目标训练。在MNIST-EvenOdd、Visual Sudoku和Kan…