論文の概要: Logical Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.13155v1
• Date: Tue, 23 Jun 2020 16:55:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-11-17 22:24:26.980417
• Title: Logical Neural Networks
• Title（参考訳）: 論理ニューラルネットワーク
• Abstract要約: ニューラルネットワーク(学習)と記号論理(知識と推論)の両方の重要な特性をシームレスに提供する新しいフレームワークを提案する。 すべてのニューロンは、重み付けされた実数値論理における公式の構成要素としての意味を持ち、非常に解釈不能な非絡み合い表現をもたらす。 推論は事前に定義されたターゲット変数ではなく、オムニであり、論理的推論に対応する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.46602187496816
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a novel framework seamlessly providing key properties of both neural nets (learning) and symbolic logic (knowledge and reasoning). Every neuron has a meaning as a component of a formula in a weighted real-valued logic, yielding a highly intepretable disentangled representation. Inference is omnidirectional rather than focused on predefined target variables, and corresponds to logical reasoning, including classical first-order logic theorem proving as a special case. The model is end-to-end differentiable, and learning minimizes a novel loss function capturing logical contradiction, yielding resilience to inconsistent knowledge. It also enables the open-world assumption by maintaining bounds on truth values which can have probabilistic semantics, yielding resilience to incomplete knowledge.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワーク(学習)と記号論理(知識と推論)の両方の重要な特性をシームレスに提供する新しいフレームワークを提案する。 すべてのニューロンは、重み付き実数値論理の式の構成として意味を持ち、非常に解釈不能な非絡み合い表現をもたらす。 推論は事前定義された対象変数ではなく一方向であり、古典的な一階述語論理定理を含む論理的推論に対応する。 モデルはエンドツーエンドで微分可能であり、学習は論理的矛盾を捉えた新しい損失関数を最小化し、一貫性のない知識にレジリエンスをもたらす。 また、確率論的意味を持つ真理値の境界を維持し、不完全知識に弾力性を与えることによって、オープンワールドの仮定を可能にする。

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