RNNlogic - 程序员宅基地

阅读记录：RNNLOGIC: LEARNING LOGIC RULES FOR REASON-ING ON KNOWLEDGE GRAPHS

RNNLogic 将逻辑规则视为潜在变量，同时用逻辑规则训练规则生成器和推理预测器。本文开发了一种。在每次迭代中，首先更新推理预测器以探索一些生成的推理逻辑规则。然后在E步骤中，通过后验推理从规则生成器和推理...

基于逻辑规则的图谱推理

来自Mila人工智能实验室的瞿锰博士，给大家分享了他们在图谱推理任务方向的一个研究：基于逻辑规则的图谱推理（RNNLogic: Learning Logic Rules for Reasoning on Knowledge Graphs），研究结果显示RNNLogic可以很好...

论文翻译解读：learning logic rules for reasoning on knowledge graphs【RNNLogic】

标签：知识图谱人工智能

为了解决这些局限性，本文提出了一个名为RNNLogic的概率模型。RNNLogic将逻辑规则作为潜在变量，同时用逻辑规则训练规则生成器和推理预测器。我们**开发了一个基于EM的优化算法。在每次迭代中，对推理预测器进行更新...

学习知识图谱推理的符号逻辑规则（来自MILA-唐建）

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。...为了解决这些局限性，本文提出了一个称为RNNLogic的概率模型。

EMNLP 2020 可解释性推理

引言点击下面卡片，关注我呀，每天给你送来AI技术干货！来自：复旦DISC目前在各种推理任务中，预训练模型都取得了不错的效果，展现了一定的隐式推理能力，然而大多数工作的推理过程还是不透明的。...

Knowledge_Graph_Reasoning_Papers:必读的知识图推理论文

标签： reinforcement-learning knowledge-graph-reasoning multi-hop-reasoning

知识图推理论文主要由，并维护。感谢GitHub上所有杰出的贡献者！内容 4.1基于路径的查询 4.2复杂逻辑查询 4.3复杂自然语言查询 5.基准与评估 ... 1.... 2.... 拉贾尔·达斯（Rajarshi Das），谢赫扎德·杜利亚瓦拉...

直播预告 | ICLR专场四

点击蓝字关注我们AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入！6月2日晚7:30-9:00AI TIME特别邀请了三位优秀的讲者跟大家共同开启ICLR专场四！哔哩哔哩直播通道扫码关注AITIM...

图谱实战 | 10 个前沿落地应用案例分享（附下载）

标签：算法人工智能大数据

转载公众号 | DataFunSummit导读：知识图谱和图学习都是这两年比较热门的研究方向。近年来，无论是工业界还是学术界，都陆续提出了自己的知识图谱构建平台，知识图谱被广泛应用在推荐、医疗等行业场景；...

【知识图谱系列】知识图谱的神经符号逻辑推理

标签：知识图谱符号逻辑推理 RNNlogic

作者：CHEONG 公众号：AI机器学习与知识图谱研究方向：自然语言处理与知识图谱本文分享一篇有关知识图谱上的神经网络和符号逻辑推理汇报ppt，简要概述基本概念并推荐几篇近期的优秀论文，介绍其核心思想，完整...

【知识图谱推理】必读论文推荐

标签：知识图谱

通俗的理解，所谓推理，就是从现有的知识出发，运用逻辑思维能力，得出一些隐性的结论。具体到知识图谱中，所谓的知识推理，就是利用图谱中现有的知识...1.RNNLogic: Learning Logic Rules for Reasoning on Knowledge

linux程序非void函数未进行return造成的问题及思考

标签： linux c++

开发音视频共享屏幕功能过程中，调用开启取屏程序理解崩溃（SIGSEGV），最终发现问题是由一个缺失返回值的函数造成的。

循环神经网络实例2：RNN改进

对于相对较复杂的问题，这种RNN便会显出其缺陷，原因还是出在激活函数。通常来讲，激活函数在神经网络里最多只能6层左右，因为它的反向误差传递会随着层数的增加，传递的误差值越来越小，而在RNN中，误差传递不仅...

知识图谱推理的学习逻辑规则（上）7.19+（下）7.20

标签：知识图谱学习人工智能

本文研究了在知识图谱上进行推理的学习逻辑规则。逻辑规则用于预测时提供了可解释性并且可以推广到其他任务中，因此对于学习而言至关重要。现存的方法要么存在在大搜索空间中搜索的问题，要么由于稀疏奖励（sparse ...

基于规则的方法

标签：算法

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Knowledge Graph Reasoning with Relational Digraph

标签：知识图谱人工智能

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文献翻译与阅读《ChatRule: Mining Logical Rules with Large Language Models for Knowledge Graph ...

标签：语言模型知识图谱人工智能

本文工作 1. 提出了一个ChatRule框架 2. 框架由一个基于LLM的规则生成器启动，利用了和结构信息 3. 规则质量通过KGs中已有的事实来估计 4. 通过思维链推理验证排序规则的逻辑正确性

基于关系有向图的知识推理2022ACM 8.9+8.10(8.11考了一天科三)+8.12

标签：数据库服务器运维

知识图推理旨在从已有的知识中推断出新的事实。基于关系路径的方法在文献中显示出较强的可解释性和归纳推理能力。然而，在KG中捕获复杂拓扑(Capturing complex topology)时，路径是有限的。本文引入了一种新的关系...

神经+符号知识推理论文浅读4篇

标签：知识图谱人工智能

符号推理与神经网络方法的结合研究

融合语言模型中的拓扑上下文和逻辑规则实现知识图谱补全11.18

标签：语言模型知识图谱人工智能

知识图补全（KGC）旨在根据观察到的事实推断缺失的事实，这对许多下游应用程序具有重要意义。鉴于深度学习和预训练语言模型（LM）的成功，一些基于LM的方法被提出用于KGC任务。然而，它们中的大多数专注于对事实三元...

Learning Logic Rules for Document-Level Relation Extraction

标签：人工智能深度学习

文档级关系提取旨在识别整个文档中实体之间的关系。先前捕获远程依赖关系的努力严重依赖于通过(图)神经网络学习的隐式强大表示，这使得模型不太透明。为了解决这一挑战，本文提出了LogiRE，这是一种通过学习逻辑规则...

「可解释知识图谱推理」最新方法综述

来源：图灵人工智能近年来，以深度学习模型为基础的人工智能研究不断取得突破性进展，但其大多具有黑盒性，不利于人类认知推理过程，导致高性能的复杂算法、模型及系统普遍缺乏决策的透明度和可解释性。...

Mila唐建专访：Bengio领路，缘起生物梦，AI如何变革生物制药？

标签：算法大数据编程语言

【栏目：前沿进展】近年来，人工智能赋能药物研发已经势如井喷，与此同时，药物研发平台的开发和应用逐渐成为学术界和产业界的关注重点。为了缩短药物研发周期和难度，充分发挥老药新用的作用，降低科研...

阅读记录：SimRE: Simple Contrastive Learning with Soft LogicalRule for Knowledge Graph Embedding

标签：知识图谱 embedding 人工智能

知识图谱嵌入技术分为两种不同的范式：基于嵌入的方法和基于文本的方法，取决于文本信息如何补充嵌入。如图，左侧为基于嵌入的，输入数据仅包含实体和关系，如三元组（James Milner、hasGender、male）。...

[2021最新] 顶级大佬的GNN教学视频

标签：神经网络人工智能编程语言

本期我们为大家推荐几个图深度学习的课程。这些课程都是由业内大牛主讲，如GAT一作Velikovic关于图神经网络理论基础的分享，斯坦福Jure关于GNN设计空间的分享，Bresson关于G...

VSCode“g++.exe: error: Hello: No such file or directory“报错原因之一

一直报错，原因是文件名不合法，加了空格。

”RNNlogic“ 的搜索结果

阅读记录：RNNLOGIC: LEARNING LOGIC RULES FOR REASON-ING ON KNOWLEDGE GRAPHS

基于逻辑规则的图谱推理

论文翻译解读：learning logic rules for reasoning on knowledge graphs【RNNLogic】

学习知识图谱推理的符号逻辑规则（来自MILA-唐建）

EMNLP 2020 可解释性推理

Knowledge_Graph_Reasoning_Papers:必读的知识图推理论文

直播预告 | ICLR专场四

图谱实战 | 10 个前沿落地应用案例分享（附下载）

【知识图谱系列】知识图谱的神经符号逻辑推理

【知识图谱推理】必读论文推荐

linux程序非void函数未进行return造成的问题及思考

循环神经网络实例2：RNN改进

知识图谱推理的学习逻辑规则（上）7.19+（下）7.20

基于规则的方法

Knowledge Graph Reasoning with Relational Digraph

文献翻译与阅读《ChatRule: Mining Logical Rules with Large Language Models for Knowledge Graph ...

基于关系有向图的知识推理2022ACM 8.9+8.10(8.11考了一天科三)+8.12

神经+符号知识推理论文浅读4篇

融合语言模型中的拓扑上下文和逻辑规则实现知识图谱补全11.18

Learning Logic Rules for Document-Level Relation Extraction

「可解释知识图谱推理」最新方法综述

Mila唐建专访：Bengio领路，缘起生物梦，AI如何变革生物制药？

阅读记录：SimRE: Simple Contrastive Learning with Soft LogicalRule for Knowledge Graph Embedding

[2021最新] 顶级大佬的GNN教学视频

VSCode“g++.exe: error: Hello: No such file or directory“报错原因之一

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