劳逆讲Neural Symbolic Machines的视频，以及他的其他工作

最新推荐文章于 2025-07-29 09:34:04 发布
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分类专栏： 深度学习 强化学习
该博客介绍了Neural Symbolic Machines的学习方法，特别是通过弱监督在Freebase上构建语义解析器。此外，还讨论了如何使用记忆增强策略优化来实现具有泛化的程序合成。

Neural Symbolic Machines: Learning Semantic Parsers on Freebase with Weak Supervision
以及
Memory Augmented Policy Optimization for Program Synthesis with Generalization

https://www.bilibili.com/video/av39869485/

【2011-2016】 NIPS汇总 - Advances in Neural Information Processing Systems
Testing的博客
10-02 1万+
Advances in Neural Information Processing Systems 24 (NIPS 2011) The papers below appear in Advances in Neural Information Processing Systems 24 edited by J. Shawe-Taylor and R.S. Zemel and P.L.
论文浅尝 | Neural-Symbolic Models for Logical Queries on KG
开放知识图谱
10-31 947
笔记整理：刘一春，天津大学硕士论文链接：https://arxiv.org/pdf/2205.10128.pdf动机在知识图上回答复杂的一阶逻辑(FOL)查询是多跳推理的基本任务。传统的符号方法遍历一个完整的知识图来提取答案，这为每一步提供了良好的解释。最近的神经方法学习复杂查询的几何嵌入。这些方法可以推广到不完备知识图，但它们的推理过程很难解释。在本文中，我们提出了图神经网络查询执行器(GNNQ...
Neural Symbolic Machine 讲解
11-13
Semantic Parsing on Freebase with Weak Supervision
Neural Symbolic Machines: Learning Semantic Parsers on Freebase with Weak Supervision读书笔记
sjh18813050566的专栏
02-25 598
利用Lisp语言的形式表示问题的semantic，可以通过程序执行得到检索答案 整个系统由三部分组成：computer，programmer，manager computer是可以执行程序的部分 manager是提供weak supervision的部分 主要的解析部分为programmer     programmer基于带attention的seq2seq模型，为了使得程序能够解...
“神经符号”（Neuro-Symbolic）
最新发布
A2321161581的博客
07-29 600
“神经符号”（Neuro-Symbolic）是人工智能领域的一个重要概念，指的是将神经网络（Neural Networks）与**符号主义AI（Symbolic AI）**相结合的一种混合AI方法。它试图结合两者的优势：神经网络的感知与模式识别能力，以及符号系统的逻辑推理与可解释性。
探秘Neural Symbolic Machines：融合深度学习与符号推理的新篇章
gitblog_00036的博客
04-27 655
探秘Neural Symbolic Machines：融合深度学习与符号推理的新篇章 neural-symbolic-machines Neural Symbolic Machines is a framework to integrate neural networks and symbolic representat...
Neural symbolic machines: Learning semantic parsers on freebase with weak supervision论文阅读
蜜汁菠萝头
03-23 475
Abstract 这篇论文是一篇很经典的semantic parser的论文。 这个领域目前还是不是很了解，semantic parser的主要作用是将自然语言转换成一些logic form，然后就可以利用其他的工具对logic form进行计算得出结果。 上图就是一个logic form，当然形式不只是一种，Hop和Argmax都是方法，V1,V2都是变量，意思则是收集所有的城市，找出最大人口的城市。semantic parser的难点有三个，1.同一个语句的parser方式不止一种（Paraphra
Paper reading (三十五)：Neural-symbolic machine learning for retrosynthesis and reaction prediction
wxw060709的专栏
10-17 758
论文题目：Neural-symbolic machine learning for retrosynthesis and reaction prediction scholar 引用：99 页数：9 发表时间：2017.01 发表刊物：Chemistry – A European Journal 作者：Marwin H. S. Segler and Mark P. Waller 摘要：...
讲Neural Symbolic Machines的配套PPT
03-12
Neural Symbolic Machines（NSM）是一种结合了神经网络与符号推理技术的新型机器学习模型。它主要应用于语义解析（Semantic Parsing）领域，即将自然语言问题转换为计算机能够理解和执行的逻辑形式或程序。在处理大...
基于弱监督的Freebase语义解析神经符号机器
讲 Neural Symbolic Machines 配套 PPT Neural Symbolic Machines 是一种学习语义解析器的方法，它可以在 Freebase 上以弱监督方式学习语义解析。该方法的主要动机是解决语义解析和程序 induction 问题。 首先，...
Probabilistic Neural-symbolic Models for Interpretable Visual Question Answering (VQA一概率神经符号网络）
weixin_41958153的博客
03-01 931
原文下载地址：https://arxiv.org/pdf/1902.07864.pdf 大概内容： 这一篇提出了一种神经符号表示模型，与其他 neural-symbolic model 不同的是，这一篇的模型前带了probabilistic。 背景： 什么叫做neural-symbolic model呢？ 其实就是神经和符号网络模型的结合。 神经网络缺乏解释，符号网络偏偏就强在i...
Mosaix首席科学家劳逆：弱监督学习是未来发展趋势
Robin.ly 硅谷AI访谈
04-10 801
Robin.ly是立足硅谷的视频内容平台，服务全球工程师和研究人员，通过与知名人工智能科学家、创业者、投资人和领导者的深度对话和现场交流活动，传播行业动态和商业技能，打...
精度超越Transformer，MIT、港大提出基于物理模型的Neuro-Symbolic视觉推理框架
机器学习社区
11-30 932
来自香港大学，麻省理工大学和 MIT-IBM 沃森人工智能实验室的研究者提出了基于可微物理模型的神经符号推理框架，在精度上超过了基于 Transformer 的模型。 动态视觉推理（Dynamic Visual Reasoning），尤其是涉及到物体间物理关系的推理，是计算机视觉中一个重要且困难的问题。给定一个观测视频，它不仅要求模型根据视频推理出视频中物体的交互过程，还要求对视频的长期未来（Long-term）以及反事实（Counterfactual）情形进行预测，而这两项预测恰好是现有神经网络模型的弱点
记忆网络之Neural Turing Machines
呜呜哈的博客
10-23 2596
记忆网络之Neural Turing Machines前面介绍了Memory Networks相关的几篇文献，接下来让我们从新回到Memory的起点，也就是DeepMind在14年发表的“Neural Turing Machines”这篇论文。这是第一篇提出使用外部memory模块来增强神经网络记忆能力的论文，我将结合Tristan Deleu的博客对该论文进行介绍。（因为论文很长，前面两章都是从历
人工机器：Neural Turing Machines（NTM）
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wishchinYang的专栏
11-11 1万+
NTM通过融合一个注意力处理过程进行交互的外部存储器（external memory），来增强神经网络的能力。新系统等同于图灵机或者冯·诺依曼体系，但每个组成部分都是端到端可微的，因此可以使用梯度下降进行高效训练。初步的结果显示神经网络图灵机能够从输入和输出样本中推理出（infer）简单的算法，如复制、排序和回忆。
【Neural-Symbolic】方向的研究工作核心思想一览
MinCong Luo的博客
05-19 9272
【Neural-Symbolic】方向的研究工作核心思想一览 Neural-Symbolic可以认为是将人工智能中原本对立的连接主义和符号主义结合的一个新兴研究方向(实际上最早相关工作可追至1978年),先对其相关研究工作典型的十篇论文做出总结。 Neural-Symbolic的本质是什么 Neural-Symbolic意指神经符号主义,但是更本质地讲,实际上是将现代数学中的分析学和代数学...
【研究方向】应用于网络安全的神经符号(Neural-Symbolic)学习算法
MinCong Luo的博客
05-11 2478
【研究方向】应用于网络安全的神经符号(Neural-Symbolic)学习算法 网络安全的许多问题(恶意检测、隐私权限、欺诈检测、取证分析等)都可以看做高阶的智能标签判定问题，传统的机器学习方法虽然可以胜任这类分类任务，但是由于网络安全问题的异常样本少、泛化样本多，因此擅长拟合分布的传统算法在真实场景下易错判/漏判；神经符号(Neural-Symbolic)学习算法是我博士期间希望深入研究的一个...
Towards Data-and Knowledge-Driven AI: A Survey on Neuro-Symbolic Computing（2022，综述）
weixin_39699362的博客
07-16 1066
神经符号计算(Neural-symbolic computing, NeSy)是多年来人工智能(AI)研究的一个活跃领域，它追求认知的符号范式和统计范式的融合。由于NeSy有望将符号表示的推理和可解释性的优势与神经网络中的强大学习相协调，它可能会成为下一代人工智能的催化剂。
Neural-Symbolic Solver for Math Word Problems with Auxiliary Tasks翻译
nopSled
09-04 564
摘要 数学单词问题任务中，先前使用encoder-decoder框架的工作未明确地结合数学符号约束，导致无法解释和生成不合理的预测。这里，我们提出了神经符号求解器（NS-Solver）以通过辅助任务来显示地纳入不同级别的符号约束。我们的NS-Solver包括一个problem reader来编码问题，programmer来生成符号方程，以及symbolic executor以获得答案。与目标表达式的监督学习一起，我们的NS-Solver还通过4个新的辅助目标进行了优化，以强制执行不同的符号推理：a）self
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