Markov Logic Network-1
相关术语：
Grouding：replace the variables in the predicates with all possible constant（其实就是将x替换为所有可能的取值）
Formula： 一些逻辑推论
World： 满足所有定义的逻辑推论的结果
我们要做的就是在给定一些Evidence的情况下，推导出剩余满足逻辑推论的一组结果。
但是上述情况每一个formula的结果是只有True Or False，现实世界的逻辑推论是soft的，要复杂得多。
概率论角度：
上图的意思是给定一个世界U，通过公式计算这个U有多少合乎逻辑。那么，由于这个世界是通过若干个formula组成的，所以对每个formula而言，通过count其为true的次数再乘以其对应的weight就能够算出这个U合乎这个formula(i)的程度了，最后求和就能算出这个世界U合乎所有逻辑的程度。
最后通过计算每个U出现的概率求得最可能出现的这个U。
上图将所有的U都列了出来，计算其每个U出现的概率，发现Bob喜欢做研究的概率为百分之七十.
如何将上述的问题和上一节的Graphical Modal相结合？
结合方式：
每个预测都当作一个Node，每个formula都当作一个factor，最后所有f概率之和相加等于这个U的score。
Learning
通过SGD求得P(U) 的极值。
