بعض النماذج الأكثر نجاحًا في تمثيل رؤوس المعرفة (KGE) للتنبؤ بالروابط — مثل CP وRESCAL وTuckER وComplEx — يمكن تفسيرها على أنها نماذج تعتمد على الطاقة. ومن منظور هذا التفسير، لا يمكن تطبيق تقدير الاحتمال الأقصى الدقيق (MLE) عليها، كما يصعب إجراء العينات منها، كما تواجه صعوبات في دمج القيود المنطقية. تعيد هذه الدراسة تفسير دوال التقييم في هذه النماذج كدوائر — أي رسومًا حسابية مقيدة تسمح بتجميع فعّال. ثم نصمم وصفتين لاستخلاص نماذج توليدية فعّالة من خلال تقييد نشاطاتها لتكون غير سالبة، أو تربيع مخرجاتها. يأتي هذا التفسير مع خسارة ضئيلة أو غير موجودة في الأداء بالنسبة للتنبؤ بالروابط، في حين أن إطار الدوائر يتيح التعلم الدقيق باستخدام MLE، وعينات فعّالة من أزواج جديدة، ويضمن التزام القيود المنطقية بشكل تلقائي. علاوةً على ذلك، تُظهر نماذجنا قدرة أفضل على التوسع مقارنةً بالنماذج الأصلية لـ KGE عند التعامل مع الرسوم البيانية التي تحتوي على ملايين الكيانات.