論文の概要: Neuro-Symbolic Artificial Intelligence Current Trends
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.05330v1
- Date: Tue, 11 May 2021 20:11:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-14 01:02:50.898252
- Title: Neuro-Symbolic Artificial Intelligence Current Trends
- Title(参考訳): ニューロシンボリック人工知能の現状
- Authors: Md Kamruzzaman Sarker, Lu Zhou, Aaron Eberhart, Pascal Hitzler
- Abstract要約: 主要なカンファレンスの最近の出版物を分類することで、現在のトレンドを構造化した概要を提供する。
この記事は、一般的なトピックを研究するための便利な出発点となることを意図しています。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.329853242349448
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Neuro-Symbolic Artificial Intelligence -- the combination of symbolic methods
with methods that are based on artificial neural networks -- has a
long-standing history. In this article, we provide a structured overview of
current trends, by means of categorizing recent publications from key
conferences. The article is meant to serve as a convenient starting point for
research on the general topic.
- Abstract(参考訳): ニューロ・シンボリック・人工知能(Neuro-Symbolic Artificial Intelligence) - 人工ニューラルネットワークに基づく手法とシンボリック・メソッドの組み合わせ。
本稿では,最近の出版物を主要なカンファレンスから分類し,その動向を構造化した概要を述べる。
この記事は、一般的なトピックを研究するための便利な出発点となることを意図しています。
関連論文リスト
- Mapping the Neuro-Symbolic AI Landscape by Architectures: A Handbook on Augmenting Deep Learning Through Symbolic Reasoning [11.418327158608664]
統計的強度を持つ記号技法は、人工知能の長年の問題である。
ニューロシンボリックAIは、この統合に焦点を当てている。
シンボリックテクニックの最初のマッピングを,そのアーキテクチャに基づいたフレームワークのファミリーに提示する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-29T14:35:59Z) - Artificial Kuramoto Oscillatory Neurons [65.16453738828672]
神経科学とAIの両方において、ニューロン間の'結合'が競合学習の形式につながることは長年知られている。
完全に接続された畳み込みや注意機構などの任意の接続設計とともに人工的再考を導入する。
このアイデアは、教師なしオブジェクト発見、敵対的ロバスト性、不確実性、推論など、幅広いタスクに性能改善をもたらすことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-17T17:47:54Z) - Converging Paradigms: The Synergy of Symbolic and Connectionist AI in LLM-Empowered Autonomous Agents [55.63497537202751]
コネクショニストと象徴的人工知能(AI)の収束を探求する記事
従来、コネクショナリストAIはニューラルネットワークにフォーカスし、シンボリックAIはシンボリック表現とロジックを強調していた。
大型言語モデル(LLM)の最近の進歩は、人間の言語をシンボルとして扱う際のコネクショナリストアーキテクチャの可能性を強調している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-11T14:00:53Z) - A short Survey: Exploring knowledge graph-based neural-symbolic system from application perspective [0.0]
AIシステムにおけるヒューマンライクな推論と解釈可能性の実現は、依然として大きな課題である。
ニューラルネットワークをシンボリックシステムと統合するNeural-Symbolicパラダイムは、より解釈可能なAIへの有望な経路を提供する。
本稿では,知識グラフに基づくニューラルシンボリック統合の最近の進歩について考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-06T14:40:50Z) - Neurosymbolic AI and its Taxonomy: a survey [48.7576911714538]
ニューロシンボリックAIは、古典的なAIやニューラルネットワークのようなシンボリック処理を組み合わせたモデルを扱う。
本研究は近年,本分野の研究論文を調査し,提案モデルと応用モデルとの分類と比較を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-12T19:51:13Z) - Towards Data-and Knowledge-Driven Artificial Intelligence: A Survey on Neuro-Symbolic Computing [73.0977635031713]
ニューラルシンボリック・コンピューティング(NeSy)は、人工知能(AI)の活発な研究領域である。
NeSyは、ニューラルネットワークにおける記号表現の推論と解釈可能性の利点と堅牢な学習の整合性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-28T04:38:10Z) - Survey on Applications of Neurosymbolic Artificial Intelligence [37.7665470475176]
本稿では,ニューロシンボリックな応用の分類法を導入し,各領域の最先端を概説する。
我々は、この急成長する分野の将来に関する重要なトレンドを特定し、新たな視点を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-08T18:18:41Z) - Neuromorphic Artificial Intelligence Systems [58.1806704582023]
フォン・ノイマンアーキテクチャと古典的ニューラルネットワークに基づく現代のAIシステムは、脳と比較して多くの基本的な制限がある。
この記事では、そのような制限と、それらが緩和される方法について論じる。
これは、これらの制限が克服されている現在利用可能なニューロモーフィックAIプロジェクトの概要を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-25T20:16:05Z) - Neuro-Symbolic Learning of Answer Set Programs from Raw Data [54.56905063752427]
Neuro-Symbolic AIは、シンボリックテクニックの解釈可能性と、生データから学ぶ深層学習の能力を組み合わせることを目的としている。
本稿では,ニューラルネットワークを用いて生データから潜在概念を抽出するNSIL(Neuro-Symbolic Inductive Learner)を提案する。
NSILは表現力のある知識を学習し、計算的に複雑な問題を解き、精度とデータ効率の観点から最先端のパフォーマンスを達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-25T12:41:59Z) - Artificial neural networks for neuroscientists: A primer [4.771833920251869]
ニューラルネットワーク(ANN)は、神経科学に注目が集まる機械学習において必須のツールである。
この教養的なプライマーでは、ANNを導入し、神経科学的な問題を研究するためにどのように成果を上げてきたかを実証する。
この数学的枠組みを神経生物学に近づけることに焦点をあてて、ANNの分析、構造、学習のカスタマイズ方法について詳述する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-01T15:08:42Z)
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。