NeSyCat Torch: A Differentiable Tensor Implementation of Categorical Semantics for Neurosymbolic Learning

En 3 lignesNeSyCat Torch unifie les sémantiques neurosymboliques (classique, floue, probabiliste, neurale) sous une définition unique de la vérité paramétrée par des monades. Implémenté en PyTorch, JAX et HaskTorch, le framework interprète les symboles computationnels via réseaux de neurones. Sur MNIST addition, surpasse LTN et DeepProbLog en vitesse/précision.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain