Stora kunskapsbaser (KB) är användbara i många uppgifter, men det är oklart hur man integrerar denna typ av kunskap i "djupa" gradientbaserade inlärningssystem. För att ta itu med detta problem beskriver vi en probabilistisk deduktiv databas, kallad TensorLog, där resonemanget använder en differentierad process. I TensorLog omvandlas varje klausul i en logisk teori först till en viss typ av faktordiagram. Därefter, för varje typ av fråga till faktorgrafen, de meddelandepasserande steg som krävs för att utföra trosutbredning (BP) är "orullade" till en funktion, som är differentiable. Vi visar att dessa funktioner kan komponeras rekursivt för att utföra slutledning i icke-triviala logiska teorier som innehåller flera inbördes relaterade klausuler och predikat. Både sammanställning och slutledning i TensorLog är effektiva: sammanställning är linjär i teoristorlek och bevisdjup, och inferens är linjär i databasstorlek och antalet meddelandepasserande steg som används i BP. Vi presenterar också experimentella resultat med TensorLog och diskuterar dess relation till andra första ordningens probabilistiska logiker.
Cohen REF föreslog TensorLog, som använder en annorlunda process för resonemang.
TensorLog: A Differentiable Deductive Database
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}