論文の概要: Implementation and Evaluation of a Gradient Descent-Trained Defensible Blackboard Architecture System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11714v1
- Date: Wed, 17 Apr 2024 19:55:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-19 13:40:17.432602
- Title: Implementation and Evaluation of a Gradient Descent-Trained Defensible Blackboard Architecture System
- Title(参考訳): グラディエントDescent-Trained Defensible Blackboard Architecture Systemの実装と評価
- Authors: Jordan Milbrath, Jonathan Rivard, Jeremy Straub,
- Abstract要約: 2つの有名なテクニックは、ニューラルネットワークとルールファクトエキスパートシステムである。
関連するシステムタイプであるBlackboard Architectureは、エキスパートシステムに現実化機能を追加する。
そこで本研究では,ブラックボード・アーキテクチャに,ディフェンシブル・スタイルの勾配降下訓練機能を導入し,評価する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.3277163122167434
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: A variety of forms of artificial intelligence systems have been developed. Two well-known techniques are neural networks and rule-fact expert systems. The former can be trained from presented data while the latter is typically developed by human domain experts. A combined implementation that uses gradient descent to train a rule-fact expert system has been previously proposed. A related system type, the Blackboard Architecture, adds an actualization capability to expert systems. This paper proposes and evaluates the incorporation of a defensible-style gradient descent training capability into the Blackboard Architecture. It also introduces the use of activation functions for defensible artificial intelligence systems and implements and evaluates a new best path-based training algorithm.
- Abstract(参考訳): 人工知能システムの様々な形態が開発されている。
2つの有名なテクニックは、ニューラルネットワークとルールファクトエキスパートシステムである。
前者は提示されたデータからトレーニングすることができ、後者は典型的には人間のドメインの専門家によって開発される。
ルールファクトエキスパートシステムのトレーニングに勾配勾配を用いた実装が提案されている。
関連するシステムタイプであるBlackboard Architectureは、エキスパートシステムに現実化機能を追加する。
そこで本研究では,ブラックボード・アーキテクチャに定義可能な勾配降下訓練機能を導入し,評価する。
また、人工知能システムにアクティベーション関数を導入し、新しい最良のパスベースのトレーニングアルゴリズムを実装し、評価する。
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