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Deep Homomorphism Networks
Deep Homomorphism Networks
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新语言统一关系查询与神经计算
研究人员推出了一种新颖的声明式查询语言——神经关系程序（NRPs），旨在统一结构化数据上的关系推理与神经计算。NRPs 扩展了 Datalog 风格的规则，以整合数值向量嵌入，从而在一个单一框架内实现关系逻辑和可学习神经组件的交织。这种方法使 NRPs 能够同时作为可训练的查询计划和关系结构化的神经架构，为关系数据库上的神经计算提供了一种通用方法。
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深度同态网络在关系数据库上展现表达能力
研究人员引入了深度同态网络（DHNs）作为一种强大的学习关系数据库的架构，并将其与SQL片段进行类比。他们的研究将DHNs与各种一阶逻辑的扩展联系起来，包括带有计数和比例量词的扩展。这些发现也阐明了DHNs静态分析问题的可判定性，并通过实验结果支持了这些发现，实验结果显示了与其表达能力相符的性能差异。