Denna uppsats utvecklar en ny metod för att använda symbolisk kunskap i djupinlärning. Från första principer, vi härleda en semantisk förlust funktion som överbryggar mellan neurala utdata vektorer och logiska begränsningar. Denna förlustfunktion fångar hur nära neurala nätverket är till att uppfylla begränsningarna på dess utgång. En experimentell utvärdering visar att vår semantiska förlustfunktion effektivt vägleder eleven att uppnå (nära) state-of-the-art resultat på semi-övervakad multi-class klassificering. Dessutom ökar det avsevärt förmågan hos neurala nätverket att förutsäga strukturerade objekt, såsom ranking och vägar. Dessa diskreta begrepp är oerhört svåra att lära och drar nytta av en nära integration av djupt lärande och symboliska resonemangsmetoder.
I REF Xu et al. utveckla en ny metod för att använda symbolisk kunskap i djup inlärning genom att härleda en semantisk förlustfunktion som överbryggar neurala utdatavektorer och logiska begränsningar.
A Semantic Loss Function for Deep Learning with Symbolic Knowledge
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}