論文の概要: NeurASP: Embracing Neural Networks into Answer Set Programming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07700v1
• Date: Sat, 15 Jul 2023 04:03:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-18 18:16:47.939900
• Title: NeurASP: Embracing Neural Networks into Answer Set Programming
• Title（参考訳）: NeurASP: ニューラルネットワークを解答セットプログラミングに適用する
• Authors: Zhun Yang, Adam Ishay, Joohyung Lee
• Abstract要約: NeurASPは、ニューラルネットワークを採用することで、応答セットプログラムの単純な拡張である。 ニューラルネットワーク出力を応答集合プログラムの原子事実上の確率分布として扱うことにより、NeurASPはサブシンボリックおよびシンボリック計算を統合するためのシンプルで効果的な方法を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.532477732693001
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present NeurASP, a simple extension of answer set programs by embracing neural networks. By treating the neural network output as the probability distribution over atomic facts in answer set programs, NeurASP provides a simple and effective way to integrate sub-symbolic and symbolic computation. We demonstrate how NeurASP can make use of a pre-trained neural network in symbolic computation and how it can improve the neural network's perception result by applying symbolic reasoning in answer set programming. Also, NeurASP can be used to train a neural network better by training with ASP rules so that a neural network not only learns from implicit correlations from the data but also from the explicit complex semantic constraints expressed by the rules.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ニューラルネットワークを用いた解答集合プログラムの簡易拡張であるneuraspを提案する。 ニューラルネットワーク出力を応答集合プログラムの原子事実上の確率分布として扱うことにより、NeurASPはサブシンボリックおよびシンボリック計算を統合するためのシンプルで効果的な方法を提供する。 我々は,NeurASPが事前学習したニューラルネットワークを記号計算に活用する方法と,応答集合プログラミングにシンボリック推論を適用してニューラルネットワークの知覚結果を改善する方法を示す。 また、NeurASPは、ASPルールを使用してトレーニングすることで、ニューラルネットワークをデータから暗黙の相関から学習するだけでなく、ルールによって表現される明示的な複雑なセマンティック制約から学習することが可能になる。

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