AAAIMay, 2018

DeepLogic: 基于端到端可微分的逻辑推理

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 可微逻辑机

    该研究提出了一种新型神经逻辑架构，可以解决归纳逻辑编程和深度强化学习问题，其能够提供完全可解释的解决方案并能够在测试阶段得到更好的运行表现。

    Feb, 2021

  • 知识库推理的可微学习逻辑规则

    研究如何通过神经逻辑编程的框架来学习概率一阶逻辑规则应用于知识库推理，达到了比先前工作更好的效果。

    Feb, 2017

  • RNNLogic：学习知识图谱推理逻辑规则

    本文提出了一种基于概率模型的 RNNLogic，并采用 EM 算法和后验推断方法，实现了在知识图谱推理中，学习逻辑规则的高效优化

    Oct, 2020

  • 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

  • 具有逻辑神经网络的神经符号归纳逻辑编程

    采用逻辑神经网络学习归纳逻辑规则，得出高度可解释且具有灵活参数化以适应数据的规则。

    Dec, 2021

  • 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

  • 利用逻辑规则开发深度神经网络

    这篇论文提出了一种深度学习和逻辑规则相结合的通用框架，能够将逻辑规则的结构信息转移至神经网络的权重中，有效地提高了 CNN 和 RNN 的性能，适用于情感分析和命名实体识别等多个领域。

    Mar, 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 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。

    Jun, 2016