“Judea Pearl”的版本间的差异
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所以逻辑 需要覆盖例外情况,这样的逻辑称为Default Logic。 | 所以逻辑 需要覆盖例外情况,这样的逻辑称为Default Logic。 | ||
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可以使用Fuzzy Logics,给结论赋予一系列可能的事实。 | 可以使用Fuzzy Logics,给结论赋予一系列可能的事实。 | ||
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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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Causal Bayesian Networks,Pearl 正在研究。 | Causal Bayesian Networks,Pearl 正在研究。 | ||
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'''[1]J. Pearl''', "A Personal Journey into Bayesian Networks," | '''[1]J. Pearl''', "A Personal Journey into Bayesian Networks," | ||
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8月2日 (一) 18:58的版本
谁是 J. Pearl ?
1936年出生
教授,工作于计算机科学系 加州大学洛杉矶分校
获得图灵奖在2012年,因为发明贝叶斯网络
J. Pearl 的网页
什么问题 对应 Pearl 的研究,问题被解决得 怎么样?
问题1: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。
可以修改为: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.