“Judea Pearl”的版本间的差异
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应该修改为：如果我家的屋顶湿，邻居家的屋顶湿，不包括用水浇我家的屋顶。 | 应该修改为：如果我家的屋顶湿，邻居家的屋顶湿，不包括用水浇我家的屋顶。 | ||
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使用Beysian Networks, 信息在polytrees中传播。如果传播路径有环（loops）, Appropriate Method 能够高效的、准确的解决。在Appropriate method中，信息如何在loops传播，目前不知道。 | 使用Beysian Networks, 信息在polytrees中传播。如果传播路径有环（loops）, Appropriate Method 能够高效的、准确的解决。在Appropriate method中，信息如何在loops传播，目前不知道。 | ||
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| + | '''[1]J. Pearl''', "A Personal Journey into Bayesian Networks," | ||
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| + | UCLA Cognitive Systems Laboratory, Technical Report (R-476), May 2018. | ||
2021年7月26日 (一) 15:02的版本
如何更新信念 从不确定事实？[1]
- 使用经典的逻辑，出现例外
例如：（1）如果我家的屋顶湿，邻居家的屋顶湿
（2）如果用水浇我家的屋顶，我家的屋顶湿
从（1）和（2）推理出： 如果用水浇我家的屋顶，邻居家的屋顶湿。
应该修改为：如果我家的屋顶湿，邻居家的屋顶湿，不包括用水浇我家的屋顶。
所以逻辑 需要覆盖例外情况，这样的逻辑称为Default Logic。
- 如果事实不确定，如何推理出结论？
可以使用Fuzzy Logics，给结论赋予一系列可能的事实。
- 如何模仿信息平行地传播 在大脑中？
使用Beysian Networks, 信息在polytrees中传播。如果传播路径有环（loops）, Appropriate Method 能够高效的、准确的解决。在Appropriate method中，信息如何在loops传播，目前不知道。
- 未来做什么？
Causal Bayesian Networks
参考文献
[1]J. Pearl, "A Personal Journey into Bayesian Networks,"
UCLA Cognitive Systems Laboratory, Technical Report (R-476), May 2018.