基于逻辑规则的图谱推理.doc

BinaryDataMaker 它能做什么： 您可以按照任何逻辑规则创建任何二进制数据集。 节点安装 npm i binary_data_maker 入门 以这种方式要求功能： const { makeData } = require ( 'binary_data_maker' ) ; 以这种方式创建数据集，指定二进制数将具有的位数： let data = makeData ( 4 ) ; console . log ( data ) ; 这输出： [ { input : [ 0 , 0 , 0 , 0 ] , target : [ 0 , 0 , 0 , 1 ] } , { input : [ 0 , 0 , 0 , 1 ] , target : [ 0 , 0 , 1 , 0 ] } , { input : [ 0 , 0 , 1 , 0 ] , tar

在这次演讲中，我将介绍我们在学习知识图推理逻辑规则方面的最新进展。逻辑规则在用于预测和推广到其他任务时提供了可解释，因此是学习的关键。现有的方法要么面临在大搜索空间中搜索的问题(如神经逻辑编程)，要么由于稀疏奖励而无效优化(如基于强化学习的技术)。为了解决这些局限性，本文提出了一个称为RNNLogic的概率模型。