arXiv Artificial Intelligence· Farnaz Soleimani (LISSI), Abdelghani Chibani (LISSI), Yacine Amirat (LISSI), Ghazaleh Khodabandelou (LISSI)·· 20 小时前AI 评分22
神经符号图 Transformer 用于多模态人类活动序列的分层意图识别
Neuro-Symbolic Graph Transformers for Hierarchical Intention Recognition from Multimodal Human Activity Sequences
AI 导读
研究提出神经符号图 Transformer（NSGT），将人类推理图（HR-G）通过可学习拓扑偏置融入自注意力机制，并加入可微一阶逻辑（FOL）损失约束原子动作、复合活动、低层意图与高层意图四层本体一致性。
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