图 1:在传统的科学探究方法下,理解生物现象非常困难。A:在演绎法理模型下,科学解释具有类似定律的演绎结构,其中观察到的现象 P 可以通过参考更一般的原理来解释。在这种情况下,对船桨弯曲外观的观察首先可以用斯涅尔定律来解释,该定律可以从经典电磁学理论中推导出来。理论规定了描述特定观察结果的类似定律的原理。B:生物现象的三个关键特征使得使用演绎法理解释难以理解:多维性、条件性和突现属性。C:在机器学习的背景下描绘的三个超越解释的理解认识论概念:信息压缩、De Regt 实用理论和建模依赖关系。
强化学习(RL)通过通过反复试验来学习最佳策略来玩复杂的游戏。本项目将增强性学习应用于Sudoku,这是一个具有挑战性的演绎难题,需要用数字1到9填充9x9网格,以便每行,列和3x3 Subgrid完全包含所有数字。sudoku拼图范围从轻松到硬;有些可以通过应用基本的Sudoku规则来解决,而另一些则需要复杂的策略。此外,难以立即解决困难的难题,需要预测前进的几个动作。该项目的目标是探索经过RL训练的深神经网络可以学会解决Sudoku难题,这表明RL在处理演绎推理任务中的潜力。项目代码和运行说明可在gitlab上获得:https://gitlab.fi.muni.cz/xkarmaz/sudoku-rl
© 2021 Elsevier。根据知识共享署名-非商业-禁止演绎 4.0 国际许可协议获得许可,允许在任何媒体中进行无限制、非商业性的使用、分发和复制,前提是对作品进行适当引用。
(1) 违反第2条a)款规定的良好行为规则,在刑法规定不构成犯罪的范围内,包括:a)编制结果或数据并将其呈现为实验数据、通过计算机计算或数值模拟获得的数据或通过分析计算或演绎推理获得的数据或结果;b)伪造实验数据、通过计算机计算或数值模拟获得的数据或通过分析计算或演绎推理获得的数据或结果;c)故意妨碍、阻止或破坏他人的研究开发活动,包括不正当地阻止进入研究开发空间,损坏、毁坏或操纵实验设备、器材、文件、计算机程序、电子格式的数据、有机或无机物质或其他人为开发、实现或完成研究和开发活动所需的生物物质。 (2) 违反第2条a)款规定的良好行为规则。 b) 根据刑法规定,尚不构成犯罪的,包括:a) 剽窃;
AI领域(根据ACM分类) - 专家系统及其应用; - 自动编程; - 演绎和证明定理; - 知识表示的形式和方法; - 问题解决和条件搜索方法; - 机器人技术; - 自然语言理解和处理; - 计算机视觉、模式识别和场景理解; - 分布式人工智能;
此手稿版本根据知识共享署名-非商业-禁止演绎许可 CC BY NC-ND 4.0(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)的条款提供,允许以任何媒体在非商业性用途下重新使用、分发和复制,前提是对原始作品进行适当引用,并且不得以任何方式更改、转换或构建。
由 Elsevier 出版。这是已获作者接受的手稿,其已获得以下许可:知识共享署名非商业性禁止演绎许可 (CC:BY:NC:ND 4.0)。最终出版版本(记录版本)可在线获取,网址为 DOI:10.1016/j.erss.2020.101729。请参阅任何适用的出版商使用条款。
重复使用 本文根据 Creative Commons 署名-非商业-禁止演绎 (CC BY-NC-ND) 许可条款发布。此许可仅允许您下载此作品并在注明作者的情况下与他人共享,但您不得以任何方式更改文章或将其用于商业用途。更多信息和许可的完整条款在此处:https://creativecommons.org/licenses/
这是一篇根据知识共享署名-非商业-禁止演绎许可条款开放获取的文章,允许在任何媒体中使用和分发,前提是正确引用原始作品、非商业使用且未进行任何修改或改编。© 2023 作者。信息系统期刊由 John Wiley & Sons Ltd. 出版。