신경-symbolic AGI 로봇의 확률론적 확장: 벨랩의 타입화된 의도적 FOL
신경-symbolic AI는 신경학습과 symbol reasoning을 결합하여 단순한 신경계 시스템의 한계(해석 불가성 및 논리 구조 부재)를 극복할 수 있는 방법입니다. 본 논문에서는 Nilsson의 확률 구조를 기반으로 하여 현재 불확실한 문장을 위한 확률 계산을 사용하여 IFOL_B의 cognitve 능력을 확장합니다. 또한, global symmetry transformation과 local transformation을 소개하여 현재 지식 데이터베이스와 논리적 추론을 보존합니다.
신경-symbolic AI의 확장: 벨랩의 타입화된 의도적 FOL
신경-symbolic AI는 신경학습과 symbol reasoning을 결합하여 단순한 신경계 시스템의 한계(해석 불가성 및 논리 구조 부재)를 극복할 수 있는 방법입니다. 신경-symbolic AI 기반의 벨랩의 타입화된 의도적 FOL(IFOL_B)은 신경학습과 symbol reasoning을 결합하여 AI 시스템의 한계를 극복할 수 있습니다.
본 논문에서는 Nilsson의 확률 구조를 기반으로 하여 현재 불확실한 문장을 위한 확률 계산을 사용하여 IFOL_B의 cognitve 능력을 확장합니다. 또한, global symmetry transformation과 local transformation을 소개하여 현재 지식 데이터베이스와 논리적 추론을 보존합니다.
확률 계산
Nilsson의 확률 구조를 기반으로 하여 현재 불확실한 문장을 위한 확률 계산을 사용하여 IFOL_B의 cognitve 능력을 확장합니다. 확률 계산은 Shannon의 최대 정보 엔트로피를 기반으로 합니다.
전역 시뮬렛리 전환 및 지역 전환
전역 시뮬렛리 전환은 현재 지식 데이터베이스와 논리적 추론을 보존합니다. 지역 전환은 실시간으로 구체적인 (sub)문제를 위한 결정에 사용됩니다.
신경망 기반 확률 계산
확률 계산은 신경망 기반으로 수행됩니다. 신경망은 확률 밀도 함수 KI를 계산합니다.
신경망의 구조
- 전역 시뮬렛리 전환을 위한 신경망
- 지역 전환을 위한 신경망
- 확률 계산을 위한 신경망
신경망의 학습
신경망은 반복 학습을 통해 학습됩니다. 학습은 확률 계산의 정확도를 높이기 위한 목적으로 수행됩니다.
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