論文の概要: Uncertain Linear Logic via Fibring of Probabilistic and Fuzzy Logic
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.12990v1
- Date: Mon, 28 Sep 2020 00:19:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-13 21:59:56.026531
- Title: Uncertain Linear Logic via Fibring of Probabilistic and Fuzzy Logic
- Title(参考訳): 確率論理とファジィ論理のフィブリングによる不確定線形論理
- Authors: Ben Goertzel
- Abstract要約: 確率論理とファジィ論理は 2つの異なる仮定に対応します 証拠ベースが現在利用できない命題の組み合わせについて
この2つの式は、線形論理における乗法および加法的作用素集合の自然な基底を与える。
資源の論理としての線形論理の概念」は、証拠の保存の原理を通じてここで証明される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Beginning with a simple semantics for propositions, based on counting
observations, it is shown that probabilistic and fuzzy logic correspond to two
different heuristic assumptions regarding the combination of propositions whose
evidence bases are not currently available. These two different heuristic
assumptions lead to two different sets of formulas for propagating quantitative
truth values through lattice operations. It is shown that these two sets of
formulas provide a natural grounding for the multiplicative and additive
operator-sets in linear logic. The standard rules of linear logic then emerge
as consequences of the underlying semantics. The concept of linear logic as a
``logic of resources" is manifested here via the principle of ``conservation of
evidence" -- the restrictions to weakening and contraction in linear logic
serve to avoid double-counting of evidence (beyond any double-counting incurred
via use of heuristic truth value functions).
- Abstract(参考訳): 命題の単純な意味論から始めて, 数え上げ観測に基づいて, 確率的論理とファジィ論理は, 証拠ベースが現在使用できない命題の組み合わせに関する2つの異なるヒューリスティックな仮定に対応することを示した。
これら2つの異なるヒューリスティックな仮定は、格子演算を通じて量的真理値を伝播する2つの異なる公式の集合をもたらす。
この2つの式は、線形論理における乗法および加法的作用素集合の自然な基底を与える。
線形論理の標準規則は、基礎となる意味論の結果として現れる。
ここでは「資源の論理」としての線形論理の概念が「証拠の保存」の原理によって示される -- 線形論理の弱化と収縮に対する制限は、証拠の二重カウントを避けるのに役立つ(ヒューリスティックな真理値関数によって得られる二重カウントに加えて)。
関連論文リスト
- An elementary belief function logic [6.091096843566857]
可能性と必要性の尺度、信念と妥当性の関数と不正確な確率の双対性は、モーダル論理と共通の特徴を共有している。
本稿では,MEL上にLukasiewicz論理を追加することにより,より単純な信念関数論理を考案できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-23T10:39:18Z) - Discourse-Aware Graph Networks for Textual Logical Reasoning [142.0097357999134]
パッセージレベルの論理関係は命題単位間の係り合いまたは矛盾を表す(例、結論文)
論理的推論QAを解くための論理構造制約モデリングを提案し、談話対応グラフネットワーク(DAGN)を導入する。
ネットワークはまず、インラインの談話接続とジェネリック論理理論を利用した論理グラフを構築し、その後、エッジ推論機構を用いて論理関係を進化させ、グラフ機能を更新することで論理表現を学習する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-04T14:38:49Z) - Neuro-Symbolic Inductive Logic Programming with Logical Neural Networks [65.23508422635862]
我々は最近提案された論理ニューラルネットワーク(LNN)を用いた学習規則を提案する。
他のものと比較して、LNNは古典的なブール論理と強く結びついている。
標準ベンチマークタスクの実験では、LNNルールが極めて解釈可能であることを確認した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-06T19:38:30Z) - Logical Credal Networks [87.25387518070411]
本稿では,論理と確率を組み合わせた先行モデルの多くを一般化した表現的確率論的論理である論理的クレダルネットワークを紹介する。
本稿では,不確実性のあるマスターミンドゲームを解くこと,クレジットカード詐欺を検出することを含む,最大後部推論タスクの性能について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-25T00:00:47Z) - A natural deduction system for orthomodular logic [0.0]
オルトモジュラ論理(オルトモジュラりょう、英: Orthomodular logic)は、バーコフとフォン・ノイマンの意味での量子論理の弱化である。
非線形非可換論理である。
これは述語論理の2つの系に拡張される: 1つはタケウティの量子集合論のための音、もう1つはウィーバーの量子論理の変種に対する音である。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-11T22:28:17Z) - RNNLogic: Learning Logic Rules for Reasoning on Knowledge Graphs [91.71504177786792]
本稿では知識グラフに基づく推論のための論理規則の学習について研究する。
論理規則は、予測に使用されるときに解釈可能な説明を提供するとともに、他のタスクに一般化することができる。
既存の手法は、検索スペースの検索の問題や、スパース報酬による非効率な最適化に悩まされている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-08T14:47:02Z) - Foundations of Reasoning with Uncertainty via Real-valued Logics [70.43924776071616]
我々は、本質的にすべての実数値論理をカバーするためにパラメータ化できる、音と強完全公理化を与える。
文のクラスは非常に豊かであり、各クラスは実数値論理の式の集合に対して可能な実値の集合を記述する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-06T02:13:11Z) - Logical Neural Networks [51.46602187496816]
ニューラルネットワーク(学習)と記号論理(知識と推論)の両方の重要な特性をシームレスに提供する新しいフレームワークを提案する。
すべてのニューロンは、重み付けされた実数値論理における公式の構成要素としての意味を持ち、非常に解釈不能な非絡み合い表現をもたらす。
推論は事前に定義されたターゲット変数ではなく、オムニであり、論理的推論に対応する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-23T16:55:45Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。