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例如，您无需针对人类的每种可能配置对系统进行训练，而是首先向系统灌输人类有头部、躯干、手臂和腿部的信息，以及每个特征的相关性。然后，您训练神经网络以单独识别这些特征，而符号知识中包含的内容仅考虑人类的真实实例。这种独特的组合提供了一种混合方法，将扎实的先验知识与基于启发式学习的模式匹配相结合。符号教育和以数据为中心的训练相结合，减少了实现高识别度所需的基本实例数量。我们相信这种方法近似于观察到的推理过程，即一个人如何在陌生或未知的领域解决问题。
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