神经网络的模式逻辑推理:知识获取的新途径
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更新于2024-08-07
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"Pattern Reasoning: Logical Reasoning of Neural Networks" 是一篇由Hiroshi Tsukimoto撰写的研究论文,发表在Toshiba Corporation的Corporate Research & Development Center,位于日本神奈川县川崎市。该论文探讨了神经网络中的模式推理,这是一种将逻辑推理应用于模式分析的独特方法。
在知识获取问题上,传统的知识获取技术试图从数据模式中提取出语言规则或语法结构。然而,作者提出了一种不同的策略,即通过修改逻辑来实现对模式的推理。这是因为模式可以被表示为函数,这些函数能够被人工神经网络(ANN)近似。神经网络因其非线性处理能力,特别是当它们在离散领域被视为多线性函数时,表现出与某些非经典逻辑系统的相似性,如中间逻辑LC、Lukasiewicz逻辑和积逻辑。
论文的核心内容集中在研究如何利用神经网络进行逻辑推理,特别是针对中间逻辑LC的探讨。多线性函数空间是这些逻辑系统的基础,因此,理解神经网络如何在这一空间内运作至关重要。由于篇幅限制,论文重点介绍了中间逻辑LC,但提到了神经网络潜在的应用范围不仅限于此,它还可以应用于其他逻辑系统,从而拓展了人工智能和机器学习领域的推理能力。
总结来说,Pattern Reasoning: Logical Reasoning of Neural Networks这篇论文创新性地将神经网络的数学特性与逻辑推理相结合,为理解和解决复杂模式问题提供了一种新颖的方法,并为进一步发展知识表示和处理奠定了理论基础。这不仅有助于提升人工智能在处理模式识别和决策问题上的性能,而且也为逻辑学家和计算机科学家提供了新的交叉学科研究方向。
2021-06-29 上传
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