★ 2
从示例学习符号约束表示:一种神经符号方法
针对约束获取(CA)依赖与人类专家大量交互、成本高昂的问题,研究提出神经符号框架,引入神经Oracle Transformer模型模拟用户响应并泛化概念知识。学习到的Oracle与专用CA引擎FastCA交互,将响应精炼为可靠、一致且可解释的约束网络。该方法无需先验领域知识即可从数据中恢复结构化符…
arXiv cs.AI49 天前
共 1 篇相关资讯,按重要度与时间排序,每 3 小时更新。
针对约束获取(CA)依赖与人类专家大量交互、成本高昂的问题,研究提出神经符号框架,引入神经Oracle Transformer模型模拟用户响应并泛化概念知识。学习到的Oracle与专用CA引擎FastCA交互,将响应精炼为可靠、一致且可解释的约束网络。该方法无需先验领域知识即可从数据中恢复结构化符…