”符号主义“ 的搜索结果

     主要是Grobner基方法和吴方法  详见 ... ... 认为人工智能源于数理逻辑。数理逻辑从19世纪末起得以迅速发展,到20世纪30年代开始用于描述智能行为。计算机出现后,又在计算机上实现了逻辑演绎系统。...

     摘 要在人工智能发展的潮流中,符号主义一直处于引导的地位,在不同的历史时期也创造了优秀的代表性成果。然而符号主义下的人工智能并没有达到可以使计算机像人类一样去思考问题的高度,想要计算机模拟人类的方式...

     符号主义人工智能经历过古典时期的专家系统阶段, 中期的知识图谱阶段, 和近期深度学习和符号主义的再次联姻。 那么一个很重要的问题是符号主义为什么会复兴,它对当下的机器学习又有何意义? 本文内容可以参考: ...

     符号主义注重推理和规则的表达,适合处理结构化数据;频率主义基于数据的分析和模型训练,适合处理大数据集;贝叶斯主义通过概率论和贝叶斯公式统一了推理和不确定性的估计,适合处理不确定性问题;连接主义基于神经...

     零、符号主义部分的整体框架梳理 整体内容:知识表示和推理 两大块:确定性的知识表示和推理、不确定性的知识表示(无推理,因为推理不成熟) 确定性的知识讲了三大块: 命题逻辑 谓词逻辑 逻辑编程方式 + 一种...

     知识表示是人工智能领域中的一个重要问题,符号主义和联结主义是两种不同的知识表示方法。 符号主义认为,知识可以通过符号来表示,符号可以代表实体、关系和属性等抽象概念。符号主义的知识表示方法通常使用逻辑...

     符号与对象及其性质之间不是一一映射关系。实现不了表征的一多实时性,符号主义就不可能进步;解决不了动态的表征和非公理逻辑问题,AI可信可解释性将很难根本解决。人工智能难理解性的根本原因在于...

     符号主义: 应用逻辑推理法则,从公理出发推演整个理论体系。 典型代表:知识图谱 相比于联结主义更具有可解释性,但是推理难 联结主义: 无需指定模拟领域的规则,神经网络可以从训练数据中自行摸索。用户只需...

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