Buchumschlag

A Neuro-Symbolic Benchmark Suite for Concept Quality and Reasoning Shortcuts

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Bortolotti, Samuele, Marconato, Emanuele, Carraro, Tommaso, Morettin, Paolo, van Krieken, Emile, Vergari, Antonio, Teso, Stefano, Passerini, Andrea
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

BEARS Make Neuro-Symbolic Models Aware of their Reasoning Shortcuts
von: Marconato, Emanuele, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Symbol Grounding in Neuro-Symbolic AI: A Gentle Introduction to Reasoning Shortcuts
von: Marconato, Emanuele, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Shortcuts and Identifiability in Concept-based Models from a Neuro-Symbolic Lens
von: Bortolotti, Samuele, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Concise and Logically Consistent Conformal Sets for Neuro-Symbolic Concept-Based Models
von: Bortolotti, Samuele, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Neurosymbolic Reasoning Shortcuts under the Independence Assumption
von: van Krieken, Emile, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Concepts Worth Having: Refining VLM-Guided Concept Bottleneck Models with Minimal Annotations
von: Debole, Nicola, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Logically Consistent Language Models via Neuro-Symbolic Integration
von: Calanzone, Diego, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Probabilistic Neuro-symbolic Layer for Algebraic Constraint Satisfaction
von: Kurscheidt, Leander, et al.
Veröffentlicht: (2025)

If Concept Bottlenecks are the Question, are Foundation Models the Answer?
von: Debole, Nicola, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Semantic Loss Functions for Neuro-Symbolic Structured Prediction
von: Ahmed, Kareem, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Towards Logically Consistent Language Models via Probabilistic Reasoning
von: Calanzone, Diego, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Neurosymbolic Diffusion Models
von: van Krieken, Emile, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On the Independence Assumption in Neurosymbolic Learning
von: van Krieken, Emile, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Optimisation in Neurosymbolic Learning Systems
von: van Krieken, Emile
Veröffentlicht: (2024)

Can VLMs Reason Robustly? A Neuro-Symbolic Investigation
von: Chen, Weixin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Probabilistic ML Verification via Weighted Model Integration
von: Morettin, Paolo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Reconsidering Faithfulness in Regular, Self-Explainable and Domain Invariant GNNs
von: Azzolin, Steve, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Neuro-Symbolic Approach for Probabilistic Reasoning on Graph Data
von: Pojer, Raffaele, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Gradient-Based Optimization on Gödel Logic as Discrete Local Search
von: Daniele, Alessandro, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Hybrid Decision Making via Conformal VLM-generated Guidance
von: Banerjee, Debodeep, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Learning To Guide Human Decision Makers With Vision-Language Models
von: Banerjee, Debodeep, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Beyond Topological Self-Explainable GNNs: A Formal Explainability Perspective
von: Azzolin, Steve, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MedGellan: LLM-Generated Medical Guidance to Support Physicians
von: Banerjee, Debodeep, et al.
Veröffentlicht: (2025)

To Neuro-Symbolic Classification and Beyond by Compiling Description Logic Ontologies to Probabilistic Circuits
von: Lazzari, Nicolas, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Personalized Algorithmic Recourse with Preference Elicitation
von: De Toni, Giovanni, et al.
Veröffentlicht: (2022)

ULLER: A Unified Language for Learning and Reasoning
von: van Krieken, Emile, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Time Can Invalidate Algorithmic Recourse
von: De Toni, Giovanni, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Enhancing SMT-based Weighted Model Integration by Structure Awareness
von: Spallitta, Giuseppe, et al.
Veröffentlicht: (2023)

On the Theoretical Limitations of Embedding-based Link Prediction
von: Badreddine, Samy, et al.
Veröffentlicht: (2025)

GNN Explanations that do not Explain and How to find Them
von: Azzolin, Steve, et al.
Veröffentlicht: (2026)

The KANDY Benchmark: Incremental Neuro-Symbolic Learning and Reasoning with Kandinsky Patterns
von: Lorello, Luca Salvatore, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Spurious Correlations in Concept Drift: Can Explanatory Interaction Help?
von: Lalletti, Cristiana, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Neuro-Symbolic Concepts
von: Mao, Jiayuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LTLZinc: a Benchmarking Framework for Continual Learning and Neuro-Symbolic Temporal Reasoning
von: Lorello, Luca Salvatore, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Fast and Expressive Multi-Token Prediction with Probabilistic Circuits
von: Grivas, Andreas, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Sandra -- A Neuro-Symbolic Reasoner Based On Descriptions And Situations
von: Lazzari, Nicolas, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Compositional Neuro-Symbolic Reasoning
von: Das, Anugyan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Open-World Visual Reasoning by a Neuro-Symbolic Program of Zero-Shot Symbols
von: Burghouts, Gertjan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

GRAPES: Learning to Sample Graphs for Scalable Graph Neural Networks
von: Younesian, Taraneh, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Mixtures of In-Context Learners
von: Hong, Giwon, et al.
Veröffentlicht: (2024)