Att kombinera djupa neurala nätverk med strukturerade logiska regler är önskvärt för att utnyttja flexibilitet och minska oförutsägbarheten hos de neurala modellerna. Vi föreslår en allmän ram som kan förbättra olika typer av neurala nätverk (t.ex. CNN och RNN) med förklarande första ordningen logiska regler. Speciellt utvecklar vi en iterativ destillationsmetod som överför den strukturerade informationen om logiska regler till tyngderna av neurala nätverk. Vi använder ramverket för en CNN för känsloanalys, och en RNN för namngiven enhet erkännande. Med några få mycket intuitiva regler får vi betydande förbättringar och uppnår toppmoderna eller jämförbara resultat jämfört med tidigare bäst presterande system.
Hu m.fl. REF föreslår också att strukturerad information av logik regler överförs till neurala nätverk med bakre regularisering tekniker för att minska otolkbarhet.
Harnessing Deep Neural Networks with Logic Rules
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}