Прежде всего давайте осмыслим — что мы имеем. Мы имеем произвольный ориентированный взвешенный мультиграф с петлями, веса дуг в котором строго больше нуля. Напомним, что мы имеем дело с графом D ≝ ⟨Ω, V, φ(V)⟩, где Ω — множество субъектов (вершины), а V ⊂ (Ω×Ω) — множество обязательств (дуги) и φ: V → Q, причём ∀v∈V ∃ε∈Q: ε = φ(v), а (Q ⊂ ℚ): (q ∈ Q) ∧ (q>0) — множество обязательств (дуги) весовая функция на множестве дуг. Введём ещё два обозначения: входящую степень вершины μ обозначим как in(μ), а внешнюю степень вершины μ как ех(μ)...

Источник: Nuances of Programming Обучение единой универсальной модели для решения произвольных наборов данных всегда было мечтой исследователей в области машинного обучения, особенно в эпоху базовых моделей. Хотя эти мечты уже осуществились в области восприятия, такой как изображения или естественные языки, остается открытой проблемой то, можно ли их воспроизвести в области рассуждений, например в графах. В этой публикации авторы доказывают, что существует универсальная модель рассуждения, по крайней мере, для графов знаний (KG)...