神经符号机器:神经符号机器是一个框架用于通过强化学习来集成神经网络和符号表示并将其应用于程序合成和语义解析中 源码

介绍 神经符号机(NSM) 神经符号机器是使用强化学习来集成神经网络和符号表示的框架。 应用领域 该框架可用于从弱监督(例如,问题-答案对)中学习语义解析和程序综合,比全面监督(例如,问题-程序对)更易于收集并且更灵活。 应用程序包括虚拟助手,数据库的自然语言接口,人机交互等。它已被用来以及。 内存增强策略优化(MAPO) 我们使用来训练NSM。 这是一种新的策略优化方法,它使用有前途的轨迹的内存缓冲区来加速和稳定策略梯度训练。 它非常适合具有离散操作的确定性环境,例如结构化预测,组合优化,程序综合等。 分布式Actor-Learner体系结构 我们的实现使用分布式actor-learne