精选理由
把神经符号学习统一到一个可微框架里，在 MNIST 加法上比 LTN 和 DeepProbLog 又快又准，还兼容 PyTorch。
NeSyCat Torch 扩展了 ULLER 框架，通过强单子和真值聚合结构统一了经典、模糊、概率和神经语义。该实现使用分布单子进行参考语义和度量评估，并引入惰性对数张量单子实现数值稳定可微训练。在 MNIST 加法任务上，基于 HaskTorch、JAX 和 PyTorch 的实现比 LTN 和 DeepProbLog 更快且准确率更高，同时达到接近 DeepStochLog 的精度。该框架保持单子参数化，未来可扩展至连续概率（如 Giry 单子）。
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NeSyCat Torch 扩展了 ULLER 框架，通过强单子和真值聚合结构统一了经典、模糊、概率和神经语义。该实现使用分布单子进行参考语义和度量评估，并引入惰性对数张量单子实现数值稳定可微训练。在 MNIST 加法任务上，基于 HaskTorch、JAX 和 PyTorch 的实现比 LTN 和 DeepProbLog 更快且准确率更高，同时达到接近 DeepStochLog 的精度。该框架保持单子参数化，未来可扩展至连续概率（如 Giry 单子）。
Neurosymbolic semantics is fragmented: classical, fuzzy, probabilistic and neural systems each define truth by their own inductive rules. NeSyCat, extending ULLER, subsumes them under a single inductive definition of tru…