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摘要 — 神经符号人工智能是人工智能研究的一个新领域，旨在将传统的基于规则的人工智能方法与现代深度学习技术相结合。神经符号模型已经证明了在图像和视频推理等领域超越最先进的深度学习模型的能力。它们还被证明能够以比传统模型少得多的训练数据获得高精度。由于该领域出现的时间较晚，且已发表的结果相对稀少，这些模型的性能特征尚不清楚。在本文中，我们描述和分析了三种近期神经符号模型的性能特征。我们发现，由于复杂的控制流和低操作强度运算（例如标量乘法和张量加法），符号模型的潜在并行性低于传统神经模型。然而，在它们明显可分离的情况下，计算的神经方面主导着符号部分。我们还发现数据移动会造成潜在的瓶颈，就像在许多 ML 工作负载中一样。索引术语 — 神经符号、机器学习、性能、推理
神经符号人工智能：一类新兴的人工智能工作负载及其特征
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