A Neuro-Symbolic Approach for Probabilistic Reasoning on Graph Data
一种用于图数据概率推理的神经符号方法
机构 * Aalborg University（奥尔堡大学） ； University of Trento（特伦托大学）
AI总结 本文提出神经符号框架，将GNNs集成到RBNs中，结合二者优势。开发两种集成实现及MAP推理方法，通过节点分类转换和环境规划问题展示通用性，引入新基准数据集，为图数据处理带来新方法，提升多样任务性能。
Comments Submitted to the Journal of Artificial Intelligence Research (JAIR); under revision. 43 pages, 10 figures. Code available at https://github.com/raffaelepojer/NeSy-for-graph-data
