使用混合马尔可夫逻辑验证嵌入
机器学习
2023-12-14 v1 人工智能
摘要
验证深度神经网络学习到的表示的标准方法是将其用于特定任务，如分类或回归，并根据这些任务中的准确率来衡量其性能。然而，在许多情况下，我们希望验证学习到的表示的更复杂属性。为此，我们提出了一个基于概率一阶语言的框架，即混合马尔可夫逻辑网络 (HMLNs)，在其中我们指定了嵌入与符号领域知识混合的属性。我们提出了一种在此框架内学习属性参数的方法。此外，我们开发了一种验证方法，通过将此任务编码为混合整数线性规划来测试此框架中的嵌入，我们可以利用现有的最先进求解器。我们在图神经网络、深度知识追踪和智能导学系统中说明了验证，以证明我们方法的通用性。
引用
@article{arxiv.2312.08287,
title = {On the verification of Embeddings using Hybrid Markov Logic},
author = {Anup Shakya and Abisha Thapa Magar and Somdeb Sarkhel and Deepak Venugopal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.08287},
year = {2023}
}
备注
6 pages, Proceedings of 23rd IEEE International Conference on Data Mining 2023 (ICDM'23)