推理

前言   此文是在本人学习完离散数学中的数理逻辑部分后，对标题中各部分之间的联系存在很大的疑惑。特此进行总结，水平有限，如有错误，欢迎指正。 从逻辑代数开始   逻辑代数是一种用于描述客观事物逻辑关系的数学方法，由英国科学家乔治·布尔 (George·Boole) 于19世纪中叶提出，因而又称 布尔代数 。   所谓逻辑代数，就是把逻辑推理过程代数化，即把逻辑推理过程符号化。 从逻辑代数到命题逻辑   同样的，命题逻辑是将那些具有真假意义的陈述句接着进行符号化，产生原子命题。与此同时，当我们把逻辑代数中的运算符：与( · )、或( + )、非( - )，替换成命题逻辑中的联结词集：合取( ∧ )、析取( ∨ )、非( ¬ )、蕴涵( → ) 和等价( ↔ ) 之后，我们就进入了命题逻辑的研究领域。   需要指出的是，通常也将命题逻辑称作命题演算，后者的出现就是用来讨论前者的，这里不再区分。它与下面出现的一阶逻辑（谓词逻辑）都是数理逻辑的子集（或称之为分支），是数理逻辑的两个最基本的也是最重要的组成部分。   有人可能会问，为什么不从数理逻辑开始，其实意义不大。要谈数理逻辑，不可避免的下一个主题就是逻辑代数。为什么这样说呢？因为数理逻辑一开始的诞生是没有意义的，它的创始人正是我们熟知的莱布尼茨（没错，就是高数中的那个牛顿-莱布尼茨公式）。莱布尼茨一开始是想要建立一套普遍的符号语言

分层条件关系网络在视频问答 VideoQA中的应用： CVPR2020论文解析 Hierarchical Conditional Relation Networks for Video Question Answering 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2002.10698.pdf 摘要 视频问答（ VideoQA）具有挑战性，因为它需要建模能力来提取动态视觉伪影和远距离关系，并将它们与语言概念相关联。本文介绍了一种通用的可重复使用的神经单元，称为条件关系网络（ CRN），它作为构建块来构建更复杂的视频表示和推理结构。 CRN以一个张量对象数组和一个条件特征作为输入，并计算一个编码输出对象数组。模型构建成为这些可重用单元的复制、重新排列和堆叠的简单练习，用于不同的模式和上下文信息。因此，该设计支持高阶关系和多步推理。 VideoQA的最终架构是一个 CRN层次结构，其分支表示子视频或剪辑，所有分支都与上下文条件共享相同的问题。本文对知名数据集的评估取得了新的 SoTA结果，展示了在复杂领域（如 VideoQA）上构建通用推理单元的影响。 1. Introduction 回答关于视频的自然问题是认知能力的有力证明。该任务涉及在语言线索的合成语义指导下获取和操作时空视觉表征 [7， 17， 20， 30， 33， 36]。由于问题可能不受约束，

在拆解问题时，公式化思维是一个很重要的思维。在这一关里，我就要告诉你，在公式化思维的基础之上，你还可以用以下的步骤来拆解问题： 一个叫假设驱动， 一个叫构建问题树。 假设驱动 “假设驱动”的理念其实是从科研界沿用出来的，它的意思是，在应对复杂问题、寻找解决方案之前，我们先来做一个尽可能合理的假设。 假设问题可能出现在某个细分的问题点上。 比如说找女朋友这个复杂问题，很多时候我们都会下意识地假设说，你找不到女朋友肯定是因为长得不够好看。 假设驱动的好处有两点： 第一，让我们在解决问题的过程中能够树立一个比较明确的目标。 有了这个假设，我们就有了一个需要证明，或者证伪的对象。我们就会 有目的 地去收集信息，收集数据，也会 有逻辑 地去验证假设，从而得到那个最终的结果。 这个假设本身最后被证明或者证伪其实都不是最重要的，重要的还是整个思考问题的逻辑和方法。如果你得到了跟这个假设相反的数据，其实也很好，那样的话你就可以去修改你的假设了。 我们通过不断修改假设，然后再根据新的假设去收集数据信息，再验证假设，修改假设，然后不断地重复这个流程，最终得到的就是最接近真实的那个结果。 假设驱动的第二个好处是省时省力。 因为假设驱动可以让我们一直沿着一条最大概率可能会发生的这个主线去行进。这样，我们就能把有限的时间和资源都分配在那个最可能解决问题的事情上。 搭建问题树 在假设驱动之后

目录 前言 2.1 知识表示和建模 2.2知识表示学习 2.3实体识别与链接 2.4实体关系学习 2.5事件知识学习 2.6 知识图谱查询和推理计算 参考文献 前言 本文介绍了有关知识图谱领域相关的基本知识的定义、意义，以及研究的内容与挑战。 2.1 知识表示和建模 ·Sowa J F. Knowledge representation: logical, philosophical, and computational foundations. 1999. ·Noy N F, McGuinness D L. Ontology Development 101: A Guide to Creating Your First Ontology. another version（找不到） 知识表示 知识表示将现实世界中的各类知识表达成计算机可存储和计算的结构。机器必须要掌握大量的知识，特别是常识知识才能实现真正类人的智能。从有人工智能的历史开始，就有了知识表示的研究。知识图谱的知识表示以结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其关系，将互联网的信息表达成更接近人类认知世界的形式，为理解互联网内容提供了基础支撑。 哲学家柏拉图把知识（Knowledge）定义为“Justified True Belief”，即知识需要满足三个核心要素：合理性（Justified）、真实性（True）、被相信

阅读日期 ：2020.2.18 论文题目 ：《Reinforcement Knowledge Graph Reasoning for Explainable Recommendation》 发现问题 ： 利用知识图谱进行推荐，现有的研究方向： ①利用知识图嵌入作为丰富的内容信息来提高推荐性能 ②利用知识图中的实体和路径信息做出可解释的决策 存在的问题： ①解释路径本质上是事后解释，因为它们是在相应的项被选择之后通过软匹配产生的 ②有一个基于RNN模型利用KG推理进行推荐的。但需要枚举每对user-item之间的所有可能路径，以便进行模型训练和预测。这对于大规模的知识图来说是不切实际的 主要贡献 ： 强调了将丰富的异构信息纳入推荐问题，用以正式定义和解释推理过程的重要性。 提出了一种基于RL的方法来解决现存的问题，该方法通过soft reward strategy，用户条件操作修剪和多跳评分策略的驱动。 设计了一种基于policy网络的基于波束搜索的算法，可以有效地采样各种推理路径和候选物品集以进行推荐 广泛评估了该的方法在多个亚马逊电子商务域中的有效性，获得了强有力的结果以及可解释的推理路径。 挑战与解决方法 ： 衡量一个物品是否适合推荐给用户是非常重要的，故需要仔细考虑终端条件和RL奖励。 【设计了一个基于多跳评分函数的软奖励策略，利用知识图中丰富的异构信息。】

复杂企业级项目的开发以及其中随外部条件 不断变化的业务规则(business logic),迫切需要分离商业决策者的商业决策逻辑和应用开发者的技术决策，并把这些商业决策放在中心数据库或其他统一的地方，让它们能在运行时（即商 务时间）可以动态地管理和修改从而提供软件系统的柔性和适应性。规则引擎正是应用于上述动态环境中的一种解决方法。 本文第一部分简要介绍了 规则引擎的产生背景和基于规则的专家系统，第二部分介绍了什么是规则引擎及其架构和算法，第三部分介绍了商业产品和开源项目实现等各种Java规则引擎， 第四部分对Java规则引擎API（JSR-94）作了详细介绍，讲解了其体系结构，管理API和运行时API及相关安全问题，第五部分则对规则语言及其 标准化作了探讨，第六部分给出了一个使用Java规则引擎API的简单示例，第七部分给予小结和展望。 1、 介绍 1.1 规则引擎产生背景 企 业管理者对企业级IT系统的开发有着如下的要求：(1)为提高效率，管理流程必须自动化，即使现代商业规则异常复杂(2)市场要求业务规则经常变化，IT 系统必须依据业务规则的变化快速、低成本的更新(3)为了快速、低成本的更新，业务人员应能直接管理IT系统中的规则，不需要程序开发人员参与。 而 项目开发人员则碰到了以下问题:(1)程序=算法+数据结构，有些复杂的商业规则很难推导出算法和抽象出数据模型(2

普普通通的一周，大事大概就是去team match了吧。从自己的手感来看是整个面试中手感最好的一次(感觉比起电面我还是更适合onsite)，不过这轮毕竟不是真正的面试，就算这表现正常能拿个strong之类的也还是要看别的candidate的表现。顺便午餐虽然不错但是也算不上特别好，感觉并不如佛大的自助餐(不过免费)。HR说两周之内给答复，真的是漫长的hiring process，不管好坏现在只想早点知道结果了。 跑步有点上瘾的趋势，除了有一天跑着跑着肚子疼之外竟然每天都在跑。 追番方面吃了两发安利，补完了《宅男腐女恋爱难》(好久不看少女漫了)，以及 大专栏 20190826 被拖进了JOJO坑。 看书的话首页偶然有《解忧杂货店》就开始看了，这种不算推理的推理也是不错的。 哦对还有生日来着，本来打算按照这两年的惯例随便过的，不过被胖子和他朋友拉去了他们公司旁边的酒吧小小庆祝了一下。烤串很不错的Japanese Bar，生日的话还赠了一个小马卡龙蛋糕，久违的吹了一波蜡烛。再加上我们自己点的一份dessert和胖子通过他们公司给弄得小蛋糕，竟然一天吃了三个甜品。。。意外的过了一个这几年最开心的生日。 另外发现extension pending之间很多事情都办不了，特别是保险被迫裸奔有点慌(于是就宅了起来)。 来源： https://www.cnblogs.com

所谓“逻辑”，在这里是指事物间的因果关系。当两个二进制数码表示不同的逻辑状态时，它们之间可以按照指定的某种因果关系进行推理运算。我们将这种运算称为逻辑运算。 来源： CSDN 作者： 放心疯 链接： https://blog.csdn.net/qq_42679773/article/details/104212832

知识图谱最开始是Google为了优化搜索引擎提出来的，推出之后引起了业界轰动，随后其他搜索公司也纷纷推出了他们的知识图谱。知识图谱发展到今天，不仅是应用在搜索行业，已经是AI的基础功能了。那到底知识图谱是什么？有什么能力？怎么应用？这就是本文想要讨论的内容。 1. 定义 官方定义：知识图谱是一种基于图的数据结构，由节点（point）和边（Edge）组成，每个节点表示一个“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”，知识图谱本质上是语义网络。 实体指的可以是现实世界中的事物，比如人、地名、公司、电话、动物等；关系则用来表达不同实体之间的某种联系。 由上图，可以看到实体有地名和人；大理属于云南、小明住在大理、小明和小秦是朋友，这些都是实体与实体之间的关系。 通俗定义：知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，因此知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。 2. 可视化表现 如果我们在百度搜索“周杰伦的老婆”的时候，搜索结果不是周杰伦，而是直接返回了昆凌的信息卡片，为什么呢？ 因为底层知识图谱已经有了周杰伦和昆凌是夫妻关系，所以可以理解到你要找的是昆凌，而不是周杰伦，这也说明了知识图谱有理解用户意图的能力。 02 知识图谱构建的关键技术 知识图谱构建的过程中，最主要的一个步骤就是把数据从不同的数据源中抽取出来，然后按一定的规则加入到知识图谱中，这个过程我们称为

可能性推理的加强削弱型题目是逻辑判断的重点题型，也是行测考试中难度较大的一类题目。在解题过程中，很多考生对于选项的筛选甚是纠结，若能掌握并识别常见的迷惑选项，对于广大考生提高解题速度和正确率具有重要帮助。下面我们一起来学习考试过程中经常出现，也让大家迷乱的三种迷惑选项：诉诸权威、诉诸大众和诉诸无知。 一、诉诸权威 诉诸权威是指用论证者自身或别人在某一领域的权威优势作为论据来论证某一个命题的真理性。论据与论题之间只具有心理上的相关性，并不具有逻辑上的相关性。 例：某人是某一领域的专家，他的话可信； 某人在研究机关工作，所以他写的文章一定有学术价值等。 人的出身、经历、职业、地位等各种处境优势，都不能成为论证其论题真的充足理由。 例1.一般认为，一个人80岁和他在30岁时相比，理解和记忆能力都显著减退。最近的一项调查显示，80岁的老人和30岁的年轻人在玩麻将时所表现出的理解和记忆能力没有明显差别。因此，认为一个人到了80岁理解和记忆能力会显著减退的看法是站不住脚的。 以下哪项如果为真，最能加强上述论证？ （1）目前30岁的年轻人的理解和记忆能力高于50年前的同龄人 （2）上述调查由权威部门策划和实施 【中公解析】（1）。解析：根据（1）可推出80岁反而增强理解和记忆能力，加强题干论证，（2）是典型的诉诸权威，应予排除。 二、诉诸大众 诉诸大众是指援引众人的意见、见解