Fugu-MT 論文翻訳(概要): Generative Logic with Time: Beyond Logical Consistency and Statistical Possibility

論文の概要: Generative Logic with Time: Beyond Logical Consistency and Statistical Possibility

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.08509v1
Date: Fri, 20 Jan 2023 10:55:49 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2023-01-23 13:30:52.945305
Title: Generative Logic with Time: Beyond Logical Consistency and Statistical Possibility
Title（参考訳）: 時間を伴う生成論理:論理的一貫性と統計的可能性を超えて
Authors: Hiroyuki Kido
Abstract要約: 本稿では,データから記号的知識を生成する時間確率モデルを提案する。モデルの正しさは、コルモゴロフの公理、フェンシュタットの定理、最大推定値との整合性の観点から正当化される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6853165736531939
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper gives a theory of inference to logically reason symbolic knowledge fully from data over time. We propose a temporal probabilistic model that generates symbolic knowledge from data. The statistical correctness of the model is justified in terms of consistency with Kolmogorov's axioms, Fenstad's theorems and maximum likelihood estimation. The logical correctness of the model is justified in terms of logical consequence relations on propositional logic and its extension. We show that the theory is applicable to localisation problems.
Abstract（参考訳）: 本稿では、時間とともにデータから象徴的知識を完全に論理的に推論する理論を提案する。データから記号的知識を生成する時間確率モデルを提案する。モデルの統計的正確性は、コルモゴロフの公理、フェンスタッドの定理、最大確率推定との整合性の観点から正当化される。モデルの論理的正当性は命題論理とその拡張に関する論理結果関係の観点から正当化される。この理論は局所化問題に適用できることを示す。

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