主题： Graph Neural Networks Meet Neural-Symbolic Computing: A Survey and Perspective

摘要：

神经符号计算已经成为学术和工业研究实验室共同感兴趣的课题。图神经网络（GNN）广泛应用于关系和符号领域，在组合优化、约束满足、关系推理等科学领域有着广泛的应用。提高人工智能系统的可解释性、可解释性和可信任性的需求通常要求采用神经符号计算所提出的原则性方法。本文综述了GNNs作为神经符号计算模型的研究现状。这包括GNNs在几个领域的应用，以及它与神经符号计算当前发展的关系。