公开(公告)号：CN116194908A

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202180056360.1

申请日：2021-08-09

Applicant: 国际商业机器公司

Inventor： 王大阔 ,  淦创 ,  G·布拉姆贝勒 ,  L·阿米尼 ,  H·C·萨姆洛维茨 ,  K·凯特 ,  陈蓓 ,  M·维图巴 ,  A·艾弗菲米艾弗斯基 ,  I·卡西斯 ,  李蕴瑶 ,  A·C·I·马洛西 ,  A·巴特扎吉 ,  B·卡瓦斯 ,  S·古拉伽达 ,  L·普帕 ,  T·佩达帕蒂 ,  A·格雷

IPC: G06F16/2455

Abstract: 计算机使用元学习机器学习模型来自动选择机器学习模型流水线。计算机接收基础事实数据和流水线偏好元数据。计算机确定适合于基础事实数据的一组流水线，并且每个流水线包括算法。流水线可包括数据预处理例程。计算机为流水线生成超参数集合。计算机将预处理例程应用于基础事实数据，以生成基础事实数据的一组预处理的集合，并对每个流水线的超参数集合性能进行排序，以针对每个流水线建立优选的超参数集合。计算机选择偏好的数据特征并将每个流水线以及相关联的优选的超参数集合用于对预处理的基础事实数据的偏好的数据特征进行评分。计算机对流水线性能进行排序，并根据排序选择候选流水线。

公开(公告)号：CN117043785A

公开(公告)日：2023-11-10

申请号：CN202280021652.6

申请日：2022-03-14

Applicant: 国际商业机器公司

Inventor： 江航 ,  S·古拉加达 ,  L·珀帕 ,  P·森 ,  A·格雷 ,  李蕴瑶

IPC: G06N3/042 ,  G06N3/048

Abstract: 提供了一种用于逻辑神经网络(LNN)中的实体链接的系统、计算机程序产品和方法。针对经注释的数据集中的一个或多个实体‑提及对生成特征集合。针对链接LNN规则模板的实体来评估所生成的特征集合，该LNN规则模板具有被组织在树结构中的一个或多个逻辑连接规则和对应的连接性权重。人工神经网络与对应的机器学习算法一起被用来学习连接性权重。与逻辑连接规则相关联的连接性权重被选择性地更新，并且利用经学习的阈值和针对逻辑连接规则的经学习的权重来生成经学习的模型。

公开(公告)号：CN115605877A

公开(公告)日：2023-01-13

申请号：CN202180034524.0

申请日：2021-04-13

Applicant: 国际商业机器公司(US)

Inventor： R·里杰尔 ,  F·卢斯 ,  I·Y·阿克哈尔瓦亚 ,  N·A·卡恩 ,  N·马孔多 ,  F·巴拉霍纳 ,  A·格雷

IPC: G06N3/04

Abstract: 一种用于配置和使用逻辑神经网络的系统，所述逻辑神经网络包括经由表示每个命题的节点彼此连接的所表示的知识库中的公式的图语法树。对于在每个公式中出现的每个逻辑连接存在一个神经元，此外，对于在任何公式中出现的每个唯一命题存在一个神经元。所有神经元返回代表其对应子公式和命题的真值的上限和下限的值对。对应于逻辑连接的神经元接受对应于它们的操作数的神经元的输出作为输入，并且具有配置成匹配连接的真值函数的激活函数。对应于命题的神经元接受作为命题的真值的界限的证明而建立的神经元的输出作为输入，并且具有被配置成聚集最紧密的这样的界限的激活函数。双向推断允许每个公式中每个命题的每次出现被用作潜在的证明。