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。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。