可微分规则学习器

大小数据通吃

不依赖强语言偏置就能从关系数据中学习一阶逻辑规则，在小数据集和知识图谱上均优于现有可微分ILP模型。

高锟 · Inoue, Katsumi · 曹永知 · 王捍贫

Artificial Intelligence 2024

技术优势

无需强语言偏置

只需要知道逻辑程序中变量的个数即可学习，使用简单。

大小数据都可用

从小数据集到大规模知识图谱都能有效学习规则。

抗噪声更鲁棒

采用可微分学习方式，提高了对噪声数据的鲁棒性。

计算成本低

在保持精确和可扩展的同时，计算开销低。

应用场景