创建可以对对话做出适当反应又理解复杂人类语言倾向和社会线索的代理人在NLP社区中一直是一项艰巨的挑战。最近的研究支柱围绕着对话中的情感识别（ERC）；情感识别的子场地，重点是包含两个或更多话语的对话或对话。在这项工作中，我们探讨了一种ERC的方法，该方法利用了对话中神经嵌入的使用以及复杂的结构。我们在称为概率软逻辑（PSL）的框架中实现了我们的方法，该框架是一种使用一阶逻辑规则的声明的模板语言，该语言与数据结合时，定义了特定类别的图形模型。此外，PSL为将神经模型的结果纳入PSL模型提供了功能。这使我们的模型可以利用先进的神经方法，例如句子嵌入以及对话结构的逻辑推理。我们将我们的方法与最先进的纯神经ERC系统进行了比较，并将几乎提高了20％。通过这些结果，我们对DailyDialog对话数据集提供了广泛的定性和定量分析。
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我们提出了神经概率软逻辑（NEUPSL），这是一种新型的神经符号（NESY）框架，将最新的象征性推理与对深神经网络的低水平感知结合在一起。为了明确建模神经和符号表示之间的边界，我们引入了基于NESY Energy模型，这是一个结合神经和符号推理的基于能量的一般模型。使用此框架，我们展示了如何无缝整合神经和符号参数学习和推理。我们进行广泛的经验评估，并表明NEUPSL优于关节推断的现有方法，并且在几乎所有设置中的差异都显着降低。
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封闭的量子机械系统的物理学受哈密顿量的约束。但是，在大多数实际情况下，这种哈密顿量尚不清楚，最终所有的数据是从系统上的测量中获得的数据。在这项工作中，我们通过将基于机器学习的基于梯度的优化从机器学习中从张量量的网络中从机器学习中从基于梯度的优化中汇总到从基于梯度的优化的技术中汇总到从动力学数据中进行交互的多体汉密尔顿人来学习的家庭。我们的方法非常实用，实验友好且本质上可扩展，以使系统尺寸超过100次旋转。特别是，我们在综合数据上证明了算法的工作原理，即使仅限于一个简单的初始状态，少量的单量观测和时间演变为相对较短的时间。对于一维海森贝格模型的具体示例，我们的算法在系统大小和缩放的误差常数中作为数据集大小的反平方根。
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当国家行动对具有等效的奖励和过渡动态时，动物能够从有限的经验中迅速推断出来。另一方面，现代的强化学习系统必须通过反复试验进行艰苦的学习，以使国家行动对相当于价值 - 需要从其环境中进行过多的大量样本。已经提出了MDP同态，将观察到的环境的MDP降低到抽象的MDP，这可以实现更有效的样本策略学习。因此，当可以先验地构建合适的MDP同构时，已经实现了样本效率的令人印象深刻的提高 - 通常是通过利用执业者对环境对称性的知识来实现的。我们提出了一种在离散作用空间中构建同态的新方法，该方法使用部分环境动力学模型来推断哪种状态作用对导致同一状态 - 将状态行动空间的大小减少了一个等于动作空间的基数。我们称此方法等效效果抽象。在GridWorld环境中，我们从经验上证明了等效效果抽象可以提高基于模型的方法的无模型设置和计划效率的样品效率。此外，我们在Cartpole上表明，我们的方法的表现优于学习同构的现有方法，同时使用33倍的培训数据。
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