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PyTorch可解释性:Python中的可解释深度学习
神经逻辑与因果推理的奇妙结合:马尔可夫逻辑网络(MLN)、神经关系推理学习(NLRL)、神经逻辑机器(NLM)等技术,代表着强人工智能逻辑推理领域的最新进展。
基于Trask等人发表的《神经算术逻辑单元》论文,使用PyTorch框架实现的NAC/NALU基本模型。
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Logic Explained Networks是一个Python代码库,它实现了可解释深度学习模型。
我们在ACL 2019论文《用一阶逻辑增强神经网络》中实现的自然语言推理(NLI)模型。
我们2019年EMNLP论文中模型的实现:一种用于神经模型一致性的逻辑驱动框架
一个基于规则的全面AI工具包,它能够同时支持多模态机器学习,并具备使用逻辑构建跨平台机器人的能力。
基于霍尔逻辑的知识图谱推理框架
一个基于Python的模型上下文协议(MCP服务器)工具,它利用Prover9/Mace4,实现功能完备的AI逻辑计算器,适用于Windows Claude App等应用。
我们ACL 2020论文《用于语义角色标注的结构化调优》的实现
赋能Bittensor生态系统,采用先进的数学与逻辑人工智能
d0SL(Delta0语义语言)是一个基于语义建模的AI 2.0平台,用于构建自主决策系统。d0SL平台的主要组成部分包括:d0VM——执行语义模型的语义虚拟机;d0SDK——用于创建语义模型的集成开发环境。
基于知识的持续循环语义推理器
宾夕法尼亚大学CIS 4210/5210人工智能课程的Wampa世界逻辑智能体作业
LiFR,轻量级模糊语义推理器。
以逻辑和苏格拉底式推理为基础的通用人工智能(AGI),作为趣味型AGI工作流程的起点
使用神经进化和梯度下降法构建和训练逻辑电路