論文の概要: LogicMP: A Neuro-symbolic Approach for Encoding First-order Logic Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15458v2
• Date: Fri, 29 Sep 2023 16:00:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-02 10:16:52.300873
• Title: LogicMP: A Neuro-symbolic Approach for Encoding First-order Logic Constraints
• Title（参考訳）: LogicMP: 一階論理制約を符号化するニューロシンボリックアプローチ
• Authors: Weidi Xu, Jingwei Wang, Lele Xie, Jianshan He, Hongting Zhou, Taifeng Wang, Xiaopei Wan, Jingdong Chen, Chao Qu, Wei Chu
• Abstract要約: 本稿では,MLN上で平均場変動推定を行う新しいニューラルネットワーク層LogicMPを提案する。 モジュール性と効率を保ちながら、FOLCをエンコードするために、市販のニューラルネットワークにプラグインすることができる。 グラフ、画像、テキストの3種類のタスクを経験した結果、LogicMPは、パフォーマンスと効率の両面で、先進的な競合より優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.56965012252034
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Integrating first-order logic constraints (FOLCs) with neural networks is a crucial but challenging problem since it involves modeling intricate correlations to satisfy the constraints. This paper proposes a novel neural layer, LogicMP, whose layers perform mean-field variational inference over an MLN. It can be plugged into any off-the-shelf neural network to encode FOLCs while retaining modularity and efficiency. By exploiting the structure and symmetries in MLNs, we theoretically demonstrate that our well-designed, efficient mean-field iterations effectively mitigate the difficulty of MLN inference, reducing the inference from sequential calculation to a series of parallel tensor operations. Empirical results in three kinds of tasks over graphs, images, and text show that LogicMP outperforms advanced competitors in both performance and efficiency.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークに一階述語論理制約(FOLC)を統合することは、制約を満たすために複雑な相関をモデル化する必要があるため、極めて難しい問題である。 本稿では,MLN上で平均場変動推定を行う新しいニューラルネットワーク層LogicMPを提案する。 モジュール性と効率を保ちながらFOLCをエンコードするために、市販のニューラルネットワークにプラグインすることができる。 mlnsの構造と対称性を活用し,mln推論の難しさを効果的に軽減し,逐次計算から一連の並列テンソル演算への推論を減少させることを理論的に証明した。 グラフ、画像、テキストの3種類のタスクを経験した結果、LogicMPはパフォーマンスと効率の両面で先進的な競合より優れていた。

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