論文の概要: Linear Temporal Public Announcement Logic: a new perspective for reasoning about the knowledge of multi-classifiers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.03793v3
• Date: Tue, 24 May 2022 09:39:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-20 21:11:30.710169
• Title: Linear Temporal Public Announcement Logic: a new perspective for reasoning about the knowledge of multi-classifiers
• Title（参考訳）: 線形時間公開発表論理 : 複数分類器の知識を推論するための新しい視点
• Authors: Amirhoshang Hoseinpour Dehkordi, Majid Alizadeh, Ali Movaghar
• Abstract要約: LTPALと呼ばれる形式的遷移システムモデルは、分類過程において知識を抽出するために提案される。 このモデルは、PAL(Public Announcement Logic)とLTL(Linear Temporal Logic)を組み合わせたものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.588063924663932
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this note, a formal transition system model called LTPAL to extract knowledge in a classification process is suggested. The model combines the Public Announcement Logic (PAL) and the Linear Temporal Logic (LTL). In the model, first, we consider classifiers, which capture single-framed data. Next, we took classifiers for data-stream data input into consideration. Finally, we formalize natural language properties in LTPAL with a video-stream object detection sample.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,分類過程における知識を抽出するLTPALという形式的遷移システムモデルを提案する。 このモデルは、PAL(Public Announcement Logic)とLTL(Linear Temporal Logic)を組み合わせたものである。 モデルでは,まず,単一フレームデータを取り込む分類器について検討する。 次に、データストリームデータ入力の分類器を考慮に入れた。 最後に,ビデオストリームオブジェクト検出サンプルを用いてLTPALの自然言語特性を定式化する。

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