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【KR&R Workshop干货】74 页教程融合逻辑推理和深度学习

【导读】2018年度第16届KR大会将于10月27日-11月2日在美国亚利桑那州坦佩举行。KR大会是知识表示和推理方面最好的国际会议之一, 实际上也是传统AI(即基于逻辑的AI) 最好的国际会议之一。本文章为大家带来的是美国加利福利亚大学洛杉矶分校的Guy Van den Broeck在KR的混合推理和学习研讨会(workshop on Hybrid Reasoning and Learning (HRL 2018)),关于融合逻辑推理和深度学习(Probabilistic and Logistic Circuits: A New Synthesis of Logic and Machine Learning)教程详情,并附带Slides下载.

Guy Van den Broeck介绍:

Guy Van den Broeck是加州大学洛杉矶分校计算机科学系的助理教授和Samueli研究员,指导Statistical and Relational Artificial Intelligence(StarAI)实验室。 研究兴趣是机器学习(统计关系学习,可追踪学习),知识表示和推理等等。

个人主页:http://web.cs.ucla.edu/~guyvdb/

教程简介:

该教程讨论了逻辑推理在统计机器学习中的作用。着重介绍了两种新的电路表示:代表分布的概率电路(probabilistic circuits)和代表统计分类器的逻辑电路(logistic circuits)。

workshop 主页:https://www.hybrid-reasoning.org/kr2018_ws/

教程大纲:

  1. 基础:逻辑电路语言(Foundation: Logical Circuit Languages)
  2. 具有逻辑约束的学习(Learning with Logical Constraints)
  3. 具有逻辑约束的深度学习(Deep Learning with Logical Constraints)
  4. 概率电路(Probabilistic Circuits)
  5. 概率电路参数学习(Learning Probabilistic Circuit Parameters)
  6. 概率电路结构学习(Learning Probabilistic Circuit Structure)
  7. 逻辑电路(Logistic Circuits)
  8. 概率电路推理(Reasoning with Probabilistic Circuits)
  9. 分类器推理(Reasoning About Classifiers)

参考链接:

http://web.cs.ucla.edu/~guyvdb/talks/KRWorkshops18.pdf

附PDF全文:

-END-

原文发布于微信公众号 - 专知(Quan_Zhuanzhi)

原文发表时间:2018-11-09

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专知

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