Core Concepts
ファジーDatalog∃は、不確かさを伴うデータに対する複雑な論理推論を可能にし、標準的なDatalog∃と同等の計算複雑性を維持します。
Abstract
Neuro-Symbolic AI領域での主要な課題は、ニューラルデータとシンボリックデータの両方が存在する状況での論理推論です。ファジーDatalog∃は、この課題に取り組むために開発されました。ファジー設定では、任意のt-ノルムを使用して従来のDatalog言語を一般化し、不確実性度付きデータに関する推論を可能にします。これにより、計算上の複雑性結果や標準的な推論手法が適用されます。具体的なプログラム例や推論手法が示されており、ニューラルデータと正確な事実からの推論がどのように行われるかが詳細に説明されています。
Stats
0.800 : NeuralLabel(img1, tiger_shark)
0.900 : NeuralLabel(img2, tench)
0.720 : CommonClass(img1, img2, fish)
0.016 : CommonClass(img1, img2, tiger_shark)
Quotes
"Fuzzy Datalog∃は、不確かさを伴うデータに対する複雑な論理推論を可能にし、標準的なDatalog∃と同等の計算複雑性を維持します。"