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World File Search System推理
运用辩论动态进行知识图谱推理
我们提出了一种基于辩论动态的知识图谱自动推理新方法。其主要思想是将三重分类任务构建为两个强化学习代理之间的辩论游戏，它们提取论据（知识图谱中的路径），目标是分别促使事实为真（论点）或事实为假（反论点）。基于这些论据，一个称为评判者的二元分类器决定事实是真是假。这两个代理可被视为稀疏的对抗性特征生成器，为论点或反论点提供可解释的证据。与其他黑箱方法相比，这些论据让用户能够了解评判者的决定。由于这项工作的重点是创建一种可解释的方法以保持具有竞争力的预测准确率，因此我们在三重分类和链接预测任务上对我们的方法进行了基准测试。因此，我们发现我们的方法在基准数据集 FB15k-237、WN18RR 和 Hetionet 上的表现优于几个基线。我们还进行了一项调查，发现提取的参数对用户很有帮助。
通过扩展主动推理进行目标导向规划和目标理解：通过模拟和物理机器人实验进行评估
摘要：我们表明，通过扩展主动推理框架，可以在目的论框架中制定目标导向的行动规划和生成。所提出的模型建立在变分递归神经网络模型上，具有三个基本特征。这些特征是：（1）可以为静态感官状态（例如要达到的目标图像）和动态过程（例如围绕物体移动）指定目标；（2）该模型不仅可以生成目标导向的行动计划，还可以通过感官观察来理解目标；（3）该模型根据从过去的感官观察推断出的当前状态的最佳估计，为给定目标生成未来的行动计划。通过在模拟移动代理以及执行对象操作的真实人形机器人上进行实验来评估所提出的模型。
印第安纳高中定量推理课程
●4801计算机科学I●4838机械制图和设计II●5236计算机科学II●5249计算机科学III：软件开发帽岩石●5250计算机科学III：数据库●5251计算机科学III：信息学III：信息学：信息学●5253 Computer Science III：Cybersecurity II：Cybersecurity II：Cybersecurity II●56 ARTACTECTART●5652 ARTACTECTER●5652 ARTACTECTERCTINTER●5652 ARTACTECTERT●5652 ARTACTECTERCTINTER●5652 ARTACTECTITIC电子和计算机技术II●7197 BIM体系结构●7200电力和电动机的基础●7202制造原理和设计●7223机械设计Capstone●7351计算机科学中的主题●7352 7361计算机科学●7361电子基础●7362电子基础●7362电子技术●7362电子capstone
使用变分循环神经网络进行主动推理，为习惯智能体进行目标导向规划
摘要：至关重要的是要问，代理如何仅使用通过习惯性感觉运动经验获得的部分世界模型来生成行动计划，从而实现目标。尽管许多现有的机器人研究都使用了前向模型框架，但存在高自由度的泛化问题。当前的研究表明，采用生成模型的预测编码 (PC) 和主动推理 (AIF) 框架可以通过学习低维潜在状态空间中的先验分布来开发更好的泛化，该先验分布表示从习惯性感觉运动轨迹中提取的概率结构。在我们提出的模型中，学习是通过推断最佳潜在变量以及突触权重来最大化证据下限来进行的，而目标导向规划是通过推断潜在变量来最大化估计下限来完成的。我们提出的模型在模拟中使用简单和复杂的机器人任务进行了评估，通过为正则化系数设置中间值，证明了在有限的训练数据下学习中具有足够的泛化能力。此外，比较模拟结果表明，由于先验学习将运动计划的搜索限制在习惯轨迹范围内，因此所提出的模型在目标导向规划中优于传统的前向模型。
人工智能可以从数据中学习。但它能学会推理吗？
定理 1：对于一个具有 n 层和 12 个注意力头的 BERT 模型，通过构造，存在一组参数，使得该模型可以正确解决 SimpleLogic 中任何最多需要 n-2 步推理的推理问题。
数学和科学教育中的定量推理
数字时代的数学教育（MEDE）系列探讨了数字技术支持数学教学和网络Geners学习的方式，也关注教育辩论。每卷都将在数学教育中解决一个特定问题（例如，视觉数学和网络学习；基于包容性和社区的电子学习；在数字时代的教学），以探索在数字技术的情况下探索有关教学和学习数学的基本假设。本系列旨在吸引各种各样的读者，包括：数学教育研究人员，数学家，认知科学家和计算机科学家，教育研究生，政策制定者，教育软件开发人员，管理人员和教师实践者。除其他外，本系列发表的高质量科学工作将解决与新一代数学学生的教学法和数字技术适用性有关的问题。该系列还将为读者提供更深入的了解，以了解创新的教学实践如何出现，进入课堂，并塑造成长为技术的年轻学生的学习。该系列还将介绍如何桥接理论和实践，以增强当今学生的不同学习方式，并将他们的动力和自然兴趣转变为对有意义的数学学习的额外支持。该系列为发现数字技术对学习成果的影响及其整合到有效的教学实践中的影响提供了机会；数学教育软件在教学和课程转换方面的潜力；以及数学电子学习的力量，是包容性和基于社区的，但个性化和实践的力量。