基于图神经网络的高效概率逻辑推理

Jan, 2020

基于图神经网络的高效概率逻辑推理

Efficient Probabilistic Logic Reasoning with Graph Neural Networks

Yuyu Zhang, Xinshi Chen, Yuan Yang, Arun Ramamurthy, Bo Li...

TL;DR本研究探讨了 Markov 逻辑网络和图神经网络的组合，并使用图神经网络进行 MLN 中的变分推理。研究提出了一种名为 ExpressGNN 的 GNN 变体，并通过多个基准数据集的广泛实验表明，ExpressGNN 在有效和高效的概率逻辑推理方面具有领先优势。

Abstract

markov logic networks (MLNs), which elegantly combine logic rules and probabilistic graphical models, can be used to address many knowledge graph problems. However, inference in MLN is computationally intensive, making the industrial-scale application of MLN very difficult. In recent y

markov logic networks graph neural networks variational inference probabilistic logic reasoning expressgnn

发现论文，激发创造

概率逻辑神经网络推理

该论文提出了一种基于 Markov Logic Network 和知识图谱嵌入方法的概率逻辑神经网络 (pLogicNet) 来推理缺失的三元组，该方法结合了两种技术的优点，并通过多重知识图实验证明了其优越性。

Jun, 2019

图神经网络在知识图谱推理中的逻辑表现力

本文从逻辑表达式的角度对图神经网络进行了理论分析，实验结果验证了我们提出的实体标记方法的有效性，并揭示了基于标记技巧的最先进的方法为什么很有效。

Mar, 2023

图神经网络的逻辑

本文旨在阐述图神经网络的表达能力可以通过组合 Weisfeiler-Leman 算法和有限变量计数逻辑来精确描述，这种对应关系甚至导致了高阶图神经网络与高维 WL 算法的相应。

Apr, 2021

图神经网络中的逻辑推理能力评估

本研究探讨使用关系学习算法如何进行逻辑推理，在设计了一套基于一阶逻辑的基准测试套件 GraphLog 后，我们使用图神经网络 (GNN) 来进行评估，并发现模型的泛化和适应能力强度受到训练中遇到的不同逻辑规则的多样性的影响。

Mar, 2020

基于图神经网络的概率图模型推理

使用图神经网络作为一种有利于推断任务的推送算法，对于在循环密集的概率有向图上显著优于置信传播算法

Mar, 2018

神经马尔可夫逻辑网络

介绍了一种神经马尔可夫逻辑网络 (NMLNs) 的统计关系学习系统，其借鉴了马尔可夫逻辑的思想，通过神经网络隐式表示逻辑规则作为关系结构上的潜在势函数，克服了基于神经符号方法的嵌入缺失等问题，在知识库补全、三元组分类和分子 (图) 数据生成方面有较大的应用潜力。

May, 2019

关于聚合组合图神经网络推理的逻辑

提出了一种模态逻辑，在其中计数模态出现在线性不等式中。将每个公式转换为等价的图神经网络（GNN）。证明了广泛类别的 GNN 可以高效地转换为公式，从而明显改进了关于 GNN 的逻辑表达能力的文献。证明了可满足性问题的 PSPACE 完备性。这些结果将常规逻辑方法和 GNN 及其属性的推理前景结合起来，尤其适用于 GNN 查询、等价性检查等应用。证明了这种自然问题可以在多项式空间内解决。

Apr, 2024

图神经网络：方法和应用综述

本文介绍了图神经网络（GNNs）的设计管道，详细讨论了其各个组成部分的变体，对其应用进行了系统分类，并提出了四个开放性问题供未来研究。

Dec, 2018

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

因子图神经网络

我们提出了一种能够有效捕捉高阶关系进行推理和学习的因子图神经网络模型，并通过适当选择信息聚合操作，实现了 Max-Product 和 Sum-Product 循环置信传播的单一架构。通过在真实和合成数据集上进行广泛的实验评估，证明了该模型的潜力。

Aug, 2023