#概率电路

软本体先验缓解弱监督神经符号学习推理捷径

论文针对弱监督神经符号预测器的推理捷径问题，在训练目标中注入潜在概念的软本体先验，并与任务约束一起编译为平滑可分解的概率电路。软编译把专家公理放入电路权重而非支撑集，使有噪公理只重分配先验质量而不会清空支撑集。作者证明硬支撑版本可被单条损坏公理退化，并在 BDD-OIA 驾驶基准上验证。