结合神经网络的鲁棒性的目标和象征方法的表征性地重新称为神经象征性AI的兴趣。神经象征性AI的最近进步通常考虑由不相交的神经和符号组件组成的专门定制架构，因此不能表现出所需的增益，这通过将它们集成到统一框架中可以实现。我们介绍斜杠 - 一种新颖的深层概率编程语言（DPPL）。在其核心，斜杠由神经概率谓词（NPPS）和逻辑节目组成，通过答案集编程团结一致。由NPPS产生的概率估计用作逻辑程序和原始输入数据之间的绑定元素，从而允许斜杠来应答任务依赖的逻辑查询。这允许斜杠在统一的框架中优雅地集成符号和神经组件。我们评估Mnist加法的基准数据的斜杠以及DPPLS的新任务，例如缺少数据预测和与最先进的性能设置预测，从而显示了我们方法的有效性和一般性。
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