ANDRE: An Attention-based Neuro-symbolic Differentiable Rule Extractor

Dieses Papier stellt ANDRE vor, einen neuartigen auf Aufmerksamkeit basierenden neuro-symbolischen differenzierbaren Regel-Extraktor (ILP) zur Lernung erststufiger Logikprogramme. Es optimiert einen kontinuierlichen Regelraum mit vollständig differenzierbaren, aufmerksamkeitsgesteuerten logischen Operatoren und bewältigt Skalierbarkeitsprobleme in rauschbehafteten und probabilistischen Umgebungen.