学习与推理的集成框架

C. G. Giraud-Carrier; T. R. Martinez

学习与推理的集成框架

人工智能 2009-09-25 v1

作者: C. G. Giraud-Carrier , T. R. Martinez

摘要

学习与推理均被视为智能的组成部分。在人工智能中，对它们的研究在历史上是分离的，学习是机器学习和神经网络的主题，而推理则属于经典（或符号）人工智能。然而，学习与推理在许多方面是相互依存的。本文讨论了其中一些相互依赖关系的本质，并提出了一个名为 FLARE 的通用框架，该框架在命题设定下将使用先验知识的归纳学习与推理相结合。我们给出了几个测试该框架的示例，包括经典归纳、许多重要的推理协议以及两个简单的专家系统。

关键词

归纳学习推理先验知识命题设定集成框架

引用

@article{arxiv.cs/9508102,
  title  = {An Integrated Framework for Learning and Reasoning},
  author = {C. G. Giraud-Carrier and T. R. Martinez},
  journal= {arXiv preprint arXiv:cs/9508102},
  year   = {2009}
}

备注

See http://www.jair.org/ for an online appendix and other files accompanying this article

学习与推理的集成框架

摘要

关键词

引用

备注

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