逻辑张量网络：从数据和知识中进行深度学习和逻辑推理

Jun, 2016

逻辑张量网络：从数据和知识中进行深度学习和逻辑推理

Logic Tensor Networks: Deep Learning and Logical Reasoning from Data and Knowledge

Luciano Serafini, Artur d'Avila Garcez

TL;DRLogic Tensor Networks 通过在第一阶逻辑语言上定义一个逻辑形式（Real Logic），该形式的公式在区间 [0,1] 上具有真值，并且具体定义在实数域上的语义高效地将推理知识与数据驱动的机器学习结合起来，并证明了通过使用谷歌的 tensorflow 原语将 Real Logic 实现在深度张量神经网络上，并在简单但有代表性的知识自动完成的实验中应用逻辑张量网络。

Abstract

We propose logic tensor networks: a uniform framework for integrating automatic learning and reasoning. A logic formalism called Real Logic is defined on a first-order language whereby formulas have truth-value i

logic tensor networks automatic learning deductive reasoning machine learning knowledge completion

发现论文，激发创造

逻辑张量网络

本文介绍了一种名为 Logic Tensor Networks（LTN）的神经符号形式和计算模型，支持通过引入一种称为 Real Logic 的可微分一阶逻辑表示语言进行学习和推理，并说明 LTN 提供了一种统一语言来规范和计算多个人工智能任务。

Dec, 2020

逻辑神经网络

我们提出了一种新的框架，无缝提供神经网络（学习）和符号逻辑（知识和推理）的关键属性，每个神经元都有权重实值逻辑公式的组成部分，得到了高度可解释的分离表示，推理是全向的而不是集中在预定义的目标变量上，对应于逻辑推理，包括经典的一阶逻辑定理证明作为特殊情况。

Jun, 2020

DeepLogic: 基于端到端可微分的逻辑推理

探索如何使用基于 RNN 的迭代神经网络将符号逻辑定义为字符级逻辑程序，使其在高维向量空间中学习推理，进一步分析学习推理算法如何产生逻辑程序中的原子、文字和规则表示，并针对谓词和常量符号的长度以及多次跳跃推理的步数进行评估。

May, 2018

深度逻辑模型的学习与推理集成

该研究提出了深度逻辑模型理论，并将深度学习与概率逻辑推理相结合，以实现智能代理的发展。实验结果表明，该方法优于其他深度学习和推理方法的限制。

Jan, 2019

学习自然逻辑推理的分布式词表示

研究了两种基于神经网络学习嵌入的模型，试图支持自然逻辑所捕捉的丰富、多样的逻辑推理。实验结果表明，学习分布式表示在逻辑语义应用建模方面具有积极的前景。

Oct, 2014

深度神经网络本体推理

本研究采用最新的深度神经网络训练方法，成功开发出了一种模型，可以学会在基本本体论推理的形式下有效地进行逻辑推理，进而可以应用于许多现实世界中的问题，并且在各项实验中表现出高度准确和生物学上的可行性。

Aug, 2018

神经逻辑推理

本文介绍了如何利用动态神经网络结构和基本逻辑操作，将深度学习和逻辑推理相结合，提出了名为 LINN 的模型，以推理方式解决推荐系统的问题，并在理论和实践任务中都取得了显著的性能提升。

Aug, 2020

递归神经张量网络能否学习逻辑推理？

该研究使用构造的逻辑推理短句的语料库训练了一种递归模型，其使用的递归神经网络模型和相应的词向量表示已在各种越来越语义复杂的任务中实现成功，但几乎不知道它们是否能准确捕捉必要的语言意义方面。该模型学习到的表示形式在所有但少数情况下都很好地推广到新的推理模式，这一结果为掌握逻辑推理和学习表示模型的能力提供了希望。

Dec, 2013

关系神经机器

本文介绍了一种新颖的框架 Relational Neural Machines，它可以对学习器的参数和基于一阶逻辑的推理器进行联合训练，下面将介绍其在大规模关系任务中的可行性和良好效果。

Feb, 2020

利用一阶逻辑增强神经网络

本文介绍了一种新的框架，将逻辑语句编译成计算图，用于指导神经网络的训练和预测，在机器理解、自然语言推理、文本分块等任务表现出较高性能，特别是在低数据情况下表现出色。

Jun, 2019