Neuro-Symbolische Systeme: Kompression, Koordination und Alignment
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Neurale und symbolische Modelle komprimieren die Welt auf grundlegend unterschiedliche Weise. Sparse Autoencoders (SAEs) stellen dabei eine Brücke dar, die die beiden Ansätze miteinander verbindet und so neue Möglichkeiten für die Integration von Deep Learning und symbolischer KI eröffnet.
Der Beitrag „Neuro-Symbolic Systems as Compression, Coordination, and Alignment“ erschien erstmals auf der Plattform Towards Data Science.
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