연구진은 앤서 셋 프로그래밍(ASP)과 신경망 통합의 새로운 방법인 의사 결정 전파(DProp)를 제안했습니다. DProp은 거짓 결정과 참 전파를 번갈아 가며 안정 모델을 계산하며, 성공적인 계산은 안정 모델 의미를 포착하는 것으로 나타났습니다.
DProp을 미분 가능한 신경망 연산으로 확장한 Neural DProp (NDProp)을 개발하여 의사 결정에 신경망 연산을 사용하고 전파에 퍼지 평가를 적용했습니다.
NDProp은 의사 결정 휴리스틱 학습 및 신경-기호 통합 능력을 평가하여 기존 접근 방식과 비교했으며, 안정 모델을 효율적으로 계산하고 신경-기호 벤치마크에서 정확도와 확장성을 향상시키는 것으로 나타났습니다.