論文の概要: COOL: A Constraint Object-Oriented Logic Programming Language and its
Neural-Symbolic Compilation System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03753v1
- Date: Tue, 7 Nov 2023 06:29:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-08 16:52:31.645725
- Title: COOL: A Constraint Object-Oriented Logic Programming Language and its
Neural-Symbolic Compilation System
- Title（参考訳）: cool:制約オブジェクト指向論理プログラミング言語とそのニューラルシンボリックコンパイルシステム
- Authors: Jipeng Han
- Abstract要約: 我々は論理的推論とニューラルネットワーク技術をシームレスに組み合わせたCOOLプログラミング言語を紹介した。
COOLはデータ収集を自律的に処理するために設計されており、ユーザから供給される初期データの必要性を軽減している。
ユーザプロンプトをコーディングプロセスに組み込んで、トレーニング中のリスクを低減し、ライフサイクルを通じてモデル間のインタラクションを強化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper explores the integration of neural networks with logic
programming, addressing the longstanding challenges of combining the
generalization and learning capabilities of neural networks with the precision
of symbolic logic. Traditional attempts at this integration have been hampered
by difficulties in initial data acquisition, the reliability of undertrained
networks, and the complexity of reusing and augmenting trained models. To
overcome these issues, we introduce the COOL (Constraint Object-Oriented Logic)
programming language, an innovative approach that seamlessly combines logical
reasoning with neural network technologies. COOL is engineered to autonomously
handle data collection, mitigating the need for user-supplied initial data. It
incorporates user prompts into the coding process to reduce the risks of
undertraining and enhances the interaction among models throughout their
lifecycle to promote the reuse and augmentation of networks. Furthermore, the
foundational principles and algorithms in COOL's design and its compilation
system could provide valuable insights for future developments in programming
languages and neural network architectures.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ニューラルネットワークと論理プログラミングの統合について検討し,ニューラルネットワークの一般化と学習能力と記号論理の精度を組み合わせることによる長年の課題に対処する。
この統合に対する従来の試みは、初期データ取得の難しさ、トレーニング不足のネットワークの信頼性、トレーニング済みモデルの再利用と拡張の複雑さによって妨げられている。
これらの問題を解決するために,ニューラルネットワーク技術と論理的推論をシームレスに組み合わせた,COOL(Constraint Object-Oriented Logic)プログラミング言語を導入する。
COOLはデータ収集を自律的に処理するために設計されており、ユーザが提供する初期データの必要性を軽減している。
ユーザプロンプトをコーディングプロセスに組み込んで、トレーニング中のリスクを低減し、ライフサイクルを通じてモデル間のインタラクションを強化し、ネットワークの再利用と拡張を促進する。
さらに、COOLの設計とコンパイルシステムの基本原理とアルゴリズムは、プログラミング言語やニューラルネットワークアーキテクチャにおける将来の発展に貴重な洞察を与えることができる。
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