该研究提出了一种基于图神经网络的生成模型，能够有效捕获图的结构和属性，实验结果显示其性能优于传统方法。同时，研究探讨了图推断与学习逆模型的结合，提出了新的因式化深度生成模型框架，以实现可解释的动态图形生成。

本文提出了一种基于逻辑的学习方法，通过利用给定的背景知识从正负样例中生成基于假设的辩证框架，并将这些框架映射到可能是非分层的失败否定的逻辑程序。该方法通过采用转换规则来处理常规规则的例外，其中包括一些从逻辑程序转换规则改编的规则，例如折叠，以及类似于背诵学习和假设引入的其他规则。我们提出了一个应用这些转换规则学习分层框架的通用策略，并还提出了一种处理非分层情况的变体。通过多个示例，我们展示了此方法的优点。

以下讨论的东西都是在VS2005下跑出来的，如果想知道别的编译器规则，请照跑一遍。以下是类定义，函数内容为打印出当前函数名称，所以就不再贴了。 class Base { public: Base(); Base(const Base & o); virtual ~Base(); virtual Base & operator = (const Base &...