推理

# 1.三层神经网络推理过程 示意图 上图从左到右依次是输入层、隐藏层1、隐藏层2和输出层。由于有权重的只有三层，故称之为三层神经网络。 x1,x2表示整个神经网络的输入信号，y1,y2表示整个神经网络的输出信号。内含1的神经元以及bij标识是为了表示偏置，bij表示第i层偏置的第j个元素。 比较大的神经元中aij表示它的输入信号，zij表示它的输出信号。图中的直线均表示从左到右的箭头，各层权重的具体数据没有在箭头上表示出来，但它们是存在的。aij就是指向它所有箭头所表示的加权和，将aij经过激活函数转化就得到zij。 将输入信号x1,x2通过如图三层神经网络的推理处理，就可以得到该神经网络的推理结果y1,y2。 # 2.三层神经网络推理过程的实现以及解析 import numpy as np from sigmoid import sigmoid # 从sigmoid.py文件中导入sigmoid函数 from identity import identity_function # 从identity.py文件中导入identity_function函数 #三层神经网络的实现 #初始化函数 def init_network(): network={} #定义一个字典变量network network['W1']=np.array([[0.1,0.3,0.5],[0.2,0.4,0

Event2Mind：事件、意图和反应的常识推理 华盛顿大学：ACL2018 Event2Mind 概览 新的常识推理人物：给定一个事件，系统推理出事件参与者的可能意图，相对反应。 事件：以简短的自由文本，比如 x drinks coffee in the morning, 可能意图：x wants to stay awake, 相对反应：x feels alert. 构建了一个包含25000个事件短语的新的众包语料库，事件短语涵盖了各种各样的日常事件和情景。 实验证明：Encoder-decoder模型能够成功地合成未知事件的嵌入表示，并推理可能的意图和反应。 展示了意图和反应的常识推理如何可以帮助揭示普遍存在于现代电影脚本中的隐含的性别偏差现象。 为什么做这篇paper 理解一个记叙文需要常识性地推理人们关于事件的心理状态。 比如：alex is dragging his feet at work. 关于alex意图的语用含义是 alex wants to avoid doing things. 可以推断alex的情绪反应可能是lazy, bored. 同时可以推断，除了alex，其他人都可能受到这种情况的影响：frustrated, impatient. 可以应用到： 理想的对话系统应该根据用户经历的事件来推理用户的心理状态，从而以合理方式作出反应

知识图谱构建技术体系 知识获取：从不同来源、不同结构的数据中进行知识的提取，形成结构化的知识，当前知识的获取主要针对文本数据进行 实体抽取 众包：百度百科、维基百科，存储机器可读的、具有一定结构的数据 爬虫：通过定义网页中的实体、属性、关系的 pattern，实现对网页数据的获取，例如 Google、Baidu 的搜索引擎 机器学习：将数据变成考研理解的知识，例如通过文本分类、主题模型等，可以获取文本的特征，这些特征可以理解为知识 专家：垂直领域的专家经验 NER：命名实体识别 关系抽取 将文本的关系映射到实体关系三元组上 分开研究实体和关系抽取，容易造成错误的累计，可以考虑同时研究 事件抽取 事件是发生在某个特定时间、地点，由角色参与的行为序列 现有的知识库描述的是实体之间的静态关系，事件描述粒度更大的、动态的、结构化的知识 属性抽取 属性主要针对实体而言，实现对实体的完整性描述 可以将属性抽取任务转变为关系抽取任务：实体——属性之间的名词性关系 挑战 缺乏大规模标注数据：主要采用监督的方法 开放域上知识抽取的局限性：数据规模的扩展；数据主题的鲁棒性 跨语言抽取 跨媒体抽取 视觉实体和关系的抽取 视觉事件的自然语言描述 跨媒体信息融合 知识表示：将现实世界的知识转变为计算机可识别和处理的内容，是一种描述知识的数据结构，用于对知识的一种描述和约定 基于符号的知识表示

文章目录 摘要 介绍 相关工作 方法 Mean Selection Rate (MSR) and Mean Replacement Rate (MRR Incorporating Graph Attention Mechanism into Knowledge Graph Reasoning Based on Deep Reinforcement Learning 摘要 知识图(KG)推理的目的是寻找关系的推理路径，以解决KG中的不完全性问题。以前的许多基于路径的方法，如PRA和DeepPath，要么缺乏记忆部件，要么在训练中卡住。因此，他们的表现总是依赖于良好的训练。本文提出了一种基于AttnPath的深度强化学习模型， 该模型将LSTM和图注意机制作为记忆组件 。我们定义了 平均选择率(MSR)和平均替换率(MRR) 两个指标来定量衡量查询关系的学习难度，并利用它们在强化学习框架下对模型进行微调。同时，提出了一种 新的增强学习机制 ， 使agent每一步都向前 走，以避免agent在同一实体节点上不断陷入停滞。在此基础上，该模型不仅可以摆脱训练前的训练过程，而且与其他模型相比，可以达到最先进的性能。我们使用不同的任务在FB15K-237和NELL- 995数据集上测试我们的模型。大量的实验表明，该模型与现有的许多最先进的方法相比是有效的和有竞争力的，并且在实践中表现良好。 介绍

联言命题及其推理 复合命题是由简单命题通过逻辑联结词组合而成的，它由支命题和联结词两部分构成， 联结词决定复合命题的逻辑性质。根据联结项的不同性质，复合命题分为联言、选言、假、负命题。 一、联言命题概述（且） 联言命题是断定多种事物情况同时存在的一种复合命题，由 联言支、联言联结词 两部分构成。 例1、油哥是学生，并且是兼职作家。 分析：是联言命题。断定了“油哥是学生”和“油哥是兼职作家”两种情况同时存在，联结词是“并且”。 联言命题的结构是：“p且q”。合取词常用“且”、“同时”、“也是”等。汉语中的并列复合句、递进复合句、转折复句一般表达联言命题。 例2、峣峣（yao,直）者易折，皎皎者易污。（并列复句） 例3、悠悠不仅医术好，而且是名医。（递进复合句） 例4、成功需要努力，但仅仅努力是不够的（转折复合句） 例5、逻辑学是基础课和选修课（单句） 联言命题（且）命题中，所有联言支为真，命题为真，否则假。改变联言支的顺序不会导致联言命题真值变化（有效性），但联言命题的意义可能改变（实际意义）。 二、联言推理 1、分解式 指由联言命题的真，推出其部分支命题为真的推理。 例1、良言一句三冬暖，良药苦口利于疾，所以，良言一句三冬暖。 分析：其形式为：“若p且q真，所以，p真”。分解式有助于人们在认识事物全面情况的基础上，重点或强调某一方面的情况。 2、组合式 指由前提中全部命题为真

在原文 《知识图谱研究进展》 基础上上做了相应的调整和补充 本文首先简要回顾知识图谱的历史，探讨知识图谱研究的意义。其次，介绍知识图谱构建的关键技术，包括实体关系识别技术、知识融合技术、实体链接技术和知识推理技术等。然后，给出现有开放的知识图谱数据集的介绍。最后，给出知识图谱在情报分析中的应用案例。 — 漆桂林、高桓、吴天星 东南大学计算机科学与工程学院 本文节选自《情报工程》2017 年第 1 期，知识图谱专题稿件。 1 知识图谱构建技术   本节首先给出知识图谱的技术地图，然后介绍知识图谱构建的关键技术，包括关系抽取技术、知识融合技术、实体链接技术和知识推理技术。 1.1 知识图谱技术地图   构建知识图谱的主要目的是获取大量的、让计算机可读的知识。在互联网飞速发展的今天，知识大量存在于非结构化的文本数据、大量半结构化的表格和网页以及生产系统的结构化数据中。为了阐述如何构建知识图谱，本文给出了构建知识图谱的技术地图，该技术地图如图1所示。   整个技术图主要分为三个部分，第一个部分是知识获取，主要阐述如何从非结构化、半结构化、以及结构化数据中获取知识。第二部是数据融合，主要阐述如何将不同数据源获取的知识进行融合构建数据之间的关联。第三部分是知识计算及应用，这一部分关注的是基于知识图谱计算功能以及基于知识图谱的应用。 1.1.1 知识获取   在处理非结构化数据方面

关系命题及其结构 一、关系命题的定义 关系命题是断定至少两个思维对象之间关系的简单命题。 例1、特朗普与希拉里是竞选总统的对手。 例2、廊坊位于北京与天津的交界处。 例3、工业界很看好人工智能未来。 分析：以上3个命题都断定了某些思维对象之间的关系，都是 关系命题 ，都是简单命题。性质命题所描述的性质可以为某一对象所具有，关系命题所描述的关系只能存在至少两个对象之间。其检验标准为：看命题是否能分解为单个对象的不同命题，不能分解的为关系命题，能分解的则非关系命题。 例4、库里和曾经杜兰特是队友。 分析：是关系命题，它断定“库里”和“杜兰特”之间具有“队友”关系，不能分解为“库里是队友”或“杜兰特是队友”两个命题。 例5、詹姆斯和科比是篮球运动员。 分析：非关系命题。可分解为“詹姆斯是篮球运动员”和“科比是篮球运动员”两个命题。 二、关系命题的结构 关系命题在逻。辑上由关系者项、关系项、量项三部分构成。 关系者项： 是承担一定关系的载体，关系命题的主项。 关系项： 指关系者项所承载的某种关系，是关系命题的谓项，用大写字母R表示。存在于n个关系者之间的关系称为n元关系。 量项：指关系者项被断定的范围。 若不考虑量项，根据关系命题的结构，肯定的二元关系命题形式为： aRb或者R(a,b)，读作：a与b有R关系 。也可以把量词加在关系者项的前面。 例6

一个管理者的基本功，即如何能够写出一套标准化的目标。 设定目标可以将经理的期望和员工的期望保持一致，是绩效回顾的依据，同时也可以为工作的调整和学习的提升提供依据，为个人的满意和赞誉提供基准。 案例：联合国官员如何将越南儿童的营养健康水平提高20年 目标设定的时候，我们往往会遇到一些困难，比如说资源匮乏问题。美国当年曾经派过一个联合国官员到越南，去帮助那里的儿童提高营养健康水平，就遭遇了资源匮乏的问题。 当这个官员下飞机后，发现没有办公室，也没有资金，自己又不懂越南话。他没有放弃，而是直接拿了一把尺子，就下乡去了。给这个村里除了村长家之外的所有的小孩量身高，并分成个子高和个子低两组。 然后就去那些穷并且解决了健康问题的家庭调研，试图找到原因。调研发现了这些家庭都会给孩子做的几件事：第一，父母会去稻田里抓小虾米给孩子们熬汤喝。第二，孩子们吃的米饭上都会淋上紫薯叶子榨的汁。第三，孩子们每天四顿饭，少食多餐。 把这些方法推广到整个越南之后，越南小孩的营养健康水平整体提高了长达20年的时间。这种方法叫寻找亮点，是一种解决资源匮乏问题的突破性思维。 一、目标设定的类型： 怎么样能够写出一个合理的标准化的目标，也是一个困难的问题。首先我们知道目标有方向型、过程型和理性型三种。 第一种是方向型目标，比如“我们要成为人类知识智慧的供应商”、“ 我们要建设小康社会”等，提供了一个灯塔一样的作用。

性质命题的直接推理 指前提和结论都是性质命题的推理，是依照性质命题的内部结构（量项）进行推理。据前提的数目，可分为直接推理（一个命题推出另一新命题；可再细分为对当关系直推、变形直推）和三段论（两个命题推出一个新命题）。 一、对当关系直接推理 1、反对关系直接推理 据A、E不能同真，但可同假的性质： （1）若A真，则并非E真。 （2）若E真，则并非A真。 例1、所有酒后驾驶都是违法的，所以，并非所有酒后驾驶都不是违法的。（A真，E真） 例2、所有领导讲话都不（是）能信口开河（的），所以，并非所有领导讲话都（是）能信口开河（的）。（E真，并非A真） 2、矛盾关系直推 据A与O、E与I的真假对立关系的性质： （1）若A真，则并非O真；若并非A真，则O真。 （2）若O真，则并非A真；若并非O真，则A真。 例1、所有男人都爱女人，所以，并非有的男人不爱女人。（A真，则并非O真） 例2、并非所有男人都爱女人，所以，有的男人不爱女人。（并非A真，则O真） 例3、有的男人不爱女人，所以，并非所有男人都爱女人。（O真，则并非A真） 例4、并非有的男人不爱女人，所以，所有男人都爱女人。（并非O真，则A真） （3）若E真，则并非I真；若并非E真，则I真。 （4）若I真，则并非E真；若并非I真，则E真。 例5、所有女人都不爱男人，所以，并非有的女人爱男人。（E真，则并非I真） 例6、并非所有女人不爱男人

一、背景 1.1 AoE是什么 AoE (AI on Edge) 是一个滴滴开源的终端侧AI集成运行时环境(IRE)。以 “稳定性、易用性、安全性” 为设计原则，帮助开发者将不同框架的深度学习算法轻松部署到终端高效执行，Github 地址是 https://github.com/didi/aoe 。 为什么要做一个 AI 终端集成运行时框架，原因有两个： 一是随着人工智能技术快速发展，这两年涌现出了许多运行在终端的推理框架，在给开发者带来更多选择的同时，也增加了将AI布署到终端的成本； 二是通过推理框架直接接入AI的流程比较繁琐，涉及到动态库接入、资源加载、前处理、后处理、资源释放、模型升级，以及如何保障稳定性等问题。 目前AoE SDK已经在滴滴银行卡OCR上应用使用，想更加清晰地理解 AoE 和推理框架、宿主 App 的关系，可以通过下面的业务集成示意图来了解它。 1.2 终端推理框架一览 下面是终端运行的8种主流推理框架（排名不分先后）。 序号 名称 开发者 开源时间 描述 1 TensorFlow Lite Google 2017 TensorFlow Lite使用Android Neural Networks API，默认调用CPU，目前最新的版本已经支持GPU。 2 Core ML Apple 2017 Core