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Perspectives of Neural-Symbolic Integration

Perspectives of Neural-Symbolic Integration
Kataloginformation
Feldname Details
Vorliegende Sprache eng
Hinweise auf parallele Ausgaben 273779192 Buchausg. u.d.T.: ‡Perspectives of neural-symbolic integration
ISBN 978-3-540-73953-1
Name Hammer, Barbara
Hitzler, Pascal
ANZEIGE DER KETTE Hitzler, Pascal
T I T E L Perspectives of Neural-Symbolic Integration
Verlagsort Berlin, Heidelberg
Verlag Springer Berlin Heidelberg
Erscheinungsjahr 2007
2007
Umfang Online-Ressource (XIII, 319, digital)
Reihe Studies in Computational Intelligence ; 77
Titelhinweis Buchausg. u.d.T.: ‡Perspectives of neural-symbolic integration
ISBN ISBN 978-3-540-73954-8
Klassifikation MAT003000
*68T05
68-06
TBJ
TEC009000
519
TA329-348
TA640-643
ST 301
Kurzbeschreibung Structured Data and Neural Networks -- Kernels for Strings and Graphs -- Comparing Sequence Classification Algorithms for Protein Subcellular Localization -- Mining Structure-Activity Relations in Biological Neural Networks using NeuronRank -- Adaptive Contextual Processing of Structured Data by Recursive Neural Networks: A Survey of Computational Properties -- Markovian Bias of Neural-based Architectures With Feedback Connections -- Time Series Prediction with the Self-Organizing Map: A Review -- A Dual Interaction Perspective for Robot Cognition: Grasping as a “Rosetta Stone” -- Logic and Neural Networks -- SHRUTI: A Neurally Motivated Architecture for Rapid, Scalable Inference -- The Core Method: Connectionist Model Generation for First-Order Logic Programs -- Learning Models of Predicate Logical Theories with Neural Networks Based on Topos Theory -- Advances in Neural-Symbolic Learning Systems: Modal and Temporal Reasoning -- Connectionist Representation of Multi-Valued Logic Programs.
2. Kurzbeschreibung The human brain possesses the remarkable capability of understanding, interpreting, and producing language, structures, and logic. Unlike their biological counterparts, artificial neural networks do not form such a close liason with symbolic reasoning: logic-based inference mechanisms and statistical machine learning constitute two major and very different paradigms in artificial intelligence with complementary strengths and weaknesses. Modern application scenarios in robotics, bioinformatics, language processing, etc., however require both the efficiency and noise-tolerance of statistical models and the generalization ability and high-level modelling of structural inference meachanisms. A variety of approaches has therefore been proposed for combining the two paradigms. This carefully edited volume contains state-of-the-art contributions in neural-symbolic integration, covering `loose' coupling by means of structure kernels or recursive models as well as `strong' coupling of logic and neural networks. It brings together a representative selection of results presented by some of the top researchers in the field, covering theoretical foundations, algorithmic design, and state-of-the-art applications in robotics and bioinformatics.
1. Schlagwortkette Neuronales Netz
Strukturierte Daten
Aufsatzsammlung
1. Schlagwortkette ANZEIGE DER KETTE Neuronales Netz -- Strukturierte Daten -- Aufsatzsammlung
2. Schlagwortkette Neuronales Netz
Logik
2. Schlagwortkette ANZEIGE DER KETTE Neuronales Netz -- Logik
3. Schlagwortkette Neuronales Netz
Symbolverarbeitung
SWB-Titel-Idn 276337344
Signatur Springer E-Book
Bemerkungen Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse $uhttp://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-73954-8
Internetseite / Link Volltext
Siehe auch Cover
Siehe auch Inhaltstext
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