活力激发！端到端神经符号推理与学习：答案集编程与基于能量模型的融合

英文标题：Answer Set Programming Energised! End-to-End Neurosymbolic Reasoning and Learning with ASP and Energy Based Models

该方法将答案集编程（ASP）与基于能量模型（EBM）基底模块化集成，支持在连续潜在空间中进行联合优化。它提出了一种端到端的神经符号推理和学习通用框架，使逻辑规则与深度学习协同工作。这对开发者而言，意味着可构建兼具可解释性与数据驱动能力的人工智能系统，有望提升模型的鲁棒性和推理可靠性。

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