論文の概要: An energy-based model for neuro-symbolic reasoning on knowledge graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.01639v1
• Date: Mon, 4 Oct 2021 18:02:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-06 14:19:59.933875
• Title: An energy-based model for neuro-symbolic reasoning on knowledge graphs
• Title（参考訳）: 知識グラフを用いたニューロシンボリック推論のためのエネルギーモデル
• Authors: Dominik Dold, Josep Soler Garrido
• Abstract要約: 産業自動化システムを特徴付けるためのエネルギーベースのグラフ埋め込みアルゴリズムを提案する。 複数のドメインからの知識を組み合わせることで、学習モデルはコンテキスト対応の予測を行うことができる。 提示されたモデルは、生物学的にインスパイアされたニューラルアーキテクチャにマッピング可能であり、グラフ埋め込み法とニューロモルフィックコンピューティングの間の最初のブリッジとして機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning on graph-structured data has recently become a major topic in industry and research, finding many exciting applications such as recommender systems and automated theorem proving. We propose an energy-based graph embedding algorithm to characterize industrial automation systems, integrating knowledge from different domains like industrial automation, communications and cybersecurity. By combining knowledge from multiple domains, the learned model is capable of making context-aware predictions regarding novel system events and can be used to evaluate the severity of anomalies that might be indicative of, e.g., cybersecurity breaches. The presented model is mappable to a biologically-inspired neural architecture, serving as a first bridge between graph embedding methods and neuromorphic computing - uncovering a promising edge application for this upcoming technology.
• Abstract（参考訳）: グラフ構造化データの機械学習は、最近、産業や研究において主要なトピックとなり、レコメンダシステムや自動定理証明など多くのエキサイティングな応用を見出した。 本稿では,産業オートメーション,コミュニケーション,サイバーセキュリティといったさまざまな分野の知識を統合し,産業オートメーションシステムを特徴付けるエネルギーベースのグラフ埋め込みアルゴリズムを提案する。 学習モデルは、複数のドメインからの知識を組み合わせることで、新しいシステムイベントに関するコンテキスト認識予測を行うことができ、例えばサイバーセキュリティ違反を示す可能性のある異常の深刻さを評価するのに使用できる。 提示されたモデルは、生物学的にインスパイアされたニューラルアーキテクチャにマップ可能であり、グラフ埋め込みメソッドとニューロモルフィックコンピューティングの間の最初のブリッジとして機能する。

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