【XAI研讨会】知识图谱中的可解释可验证表示学习，62页ppt

可解释性是当前AI研究的热点之一。伦敦大学学院Pasquale Minervini博士在可解释AI研讨会做了关于可解释高效可验证表示的报告《Back to Seminars Explainable, Verifiable, Relational Representation Learning from Knowledge Graphs》，共62页PPT，

可解释、数据有效、可验证的表示学习

知识图谱是图结构化的知识库，其中关于世界的知识以实体之间关系的形式进行编码。我们将讨论在大规模知识图谱使用神经链接预测缺失链接的工作,以及如何结合背景知识——形式的一阶逻辑规则或约束——神经链接预测,从更少的数据归纳和整合。最后，我们将讨论如何通过端到端可微推理器共同学习表示和规则。