“Judea Pearl”的版本间的差异
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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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UCLA Cognitive Systems Laboratory, Technical Report (R-476), May 2018. | UCLA Cognitive Systems Laboratory, Technical Report (R-476), May 2018. | ||
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2021年7月26日 (一) 16:14的版本
如何更新信念 依据不确定的信息？[1]
- 使用经典的逻辑，推理出现例外
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。
- 依据不确定的信息，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。
- 在推理中，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。
- 依据不确定的信息，怎样推理 更好？
Causal Bayesian Networks，Pearl 正在研究。
参考文献
[1]J. Pearl, "A Personal Journey into Bayesian Networks,"
UCLA Cognitive Systems Laboratory, Technical Report (R-476), May 2018.
这是一个 Pearl研究的问题，更多问题 Pearl 研究的 正在整理。