【人工智能】—_逻辑Agent、一般逻辑、Entailment_蕴涵、命题逻辑、前向链接、反向链接、Resolution归结

最新推荐文章于 2025-06-02 20:37:10 发布
最新推荐文章于 2025-06-02 20:37:10 发布
阅读量251 收藏 1
点赞数
分类专栏： 机器学习专栏 深度学习专栏 人工智能学习专栏 文章标签： 神经网络 人工智能 深度学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.csdn.net/Runnymmede/article/details/132570662
版权
本文探讨了逻辑在人工智能中的应用，重点介绍了逻辑智能体、一般逻辑、Entailment（蕴涵）、命题逻辑以及推导方法如前向链接和反向链接。内容涵盖了知识库的构建、逻辑语句的含义、蕴涵关系、模型理论以及霍恩子句的推理规则，展示了逻辑在智能决策和推理中的核心作用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

文章目录

逻辑智能体

  • 逻辑智能体：基于知识的智能体
  • 知识和推理的重要性
    • 部分可观察的环境
    • 自然语言理解
    • 基于知识的智能体的灵活性

Knowledge bases

在这里插入图片描述

  • 知识库是一组用形式化语言表述的陈述句，其中包含有系统需要了解的信息。
  • 在构建一个智能体时，通常采用“告诉”和“询问”的方式，即先将需要的知识加入知识库中，然后智能体会通过查询知识库中的信息来得出答案。
  • 智能体可以从知识层次上进行观察，即从它们所知道的知识来描述，而不考虑具体的实现细节。
  • 也可以从实现层次上进行观察，即从知识库的数据结构和处理这些数据结构的算法来描述。通过这种方式，智能体能够有效地利用知识库中的信息进行推理和决策。

一个简单的基于知识的智能体

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
【人工智能】逻辑Agent、一般逻辑、Entailment_蕴涵、命题逻辑、前向链接、反向链接、Resolution归结
实践出真理，接毕设/课设项目开发指导
07-21 375
合取范式（CNF）是一个逻辑学术语，它表示为文字的析取式的合取式，其中每个文字都是一个变量或者它的否定形式，而每个合取项都是由一个或多个文字的析取组成的，这些合取项被称为clauses。逻辑中的关键概念之一是蕴涵，它指的是两个命题之间的关系，其中一个命题逻辑上可以推导出另一个命题。蕴涵表示一个语句逻辑上跟随另一个语句而出现，即如果一个语句A蕴涵另一个语句B，那么当A为真时，B也必须为真。这种蕴涵关系可以用$KB |= α $来表示，其中KB是一个知识库，sentence α是一个语句。
举例说明反向传播算法
Bluenapa的博客
11-13 1502
最近在看深度学习的东西，一开始看的吴恩达的UFLDL教程，有中文版就直接看了，后来发现有些地方总是不是很明确，又去看英文版，然后又找了些资料看，才发现，中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充，但是补充的又是错的，难怪觉得有问题。反向传播法其实是神经网络的基础了，但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题，或者看到大篇的公式觉得好像很难就退缩了，其实不难，就是一个链式求导法则反复用...
NLP基础知识（三）-AI应用篇
fanfangli的博客
02-25 1340
文本间的推理关系，又称为文本蕴含关系 (TextualEntailment)，作为一种基本的文本间语义联系，广泛存在于自然语言文本中。 简单的来说文本蕴含关系描述的是两个文本之间的推理关系，其中一个文本作为前提（premise），另一个文本作为假设（hypothesis），如果根据前提P能够推理得出假设H，那么就说P蕴含H。这跟一阶逻辑中的蕴含关系是类似的。 如果能从前提句（premise）能推...
【人工智能】— 逻辑Agent、一般逻辑、Entailment 蕴涵、命题逻辑、前向链接、反向链接、Resolution归结
我们都是被分成两半的人，一边热爱生活，一边憎恨生活。面对生活，我们总是在矛盾的两端摇摆，在反复的矛盾和犹豫中，一边踉跄前行，一边重振旗鼓。我渴望改变，渴望变得更好，渴望找到出口……就像一个溺水人的挣扎，就像一个救生圈。我是一个矛盾集合体，想要变得快乐，但是
04-15 3021
合取范式（CNF）是一个逻辑学术语，它表示为文字的析取式的合取式，其中每个文字都是一个变量或者它的否定形式，而每个合取项都是由一个或多个文字的析取组成的，这些合取项被称为clauses。逻辑中的关键概念之一是蕴涵，它指的是两个命题之间的关系，其中一个命题逻辑上可以推导出另一个命题。蕴涵表示一个语句逻辑上跟随另一个语句而出现，即如果一个语句A蕴涵另一个语句B，那么当A为真时，B也必须为真。这种蕴涵关系可以用$KB |= α $来表示，其中KB是一个知识库，sentence α是一个语句。
人工智能十三 不确定性的量化
weixin_42062229的博客
06-13 430
人工智能十三 不确定性的量化
人工智能导论 不确定性的量化和概率推理
某一般线性空间
02-02 1347
本章将介绍Agent如何对环境中的不确定性进行量化并使用概率推理感知非确定性的环境.
AllenNLP系列文章之六：Textual Entailment（自然语言推理－文本蕴含）
热门推荐
大数据挖掘SparkExpert的博客
04-11 1万+
自然语言推理是NLP高级别的任务之一，不过自然语言推理包含的内容比较多，机器阅读，问答系统和对话等本质上都属于自然语言推理。最近在看AllenNLP包的时候，里面有个模块：文本蕴含任务(text entailment)，它的任务形式是：给定一个前提文本（premise），根据这个前提去推断假说文本（hypothesis）与premise的关系，一般分为蕴含关系（entailment）和矛盾关系（c...
神经网络加上注意力机制，精度反而下降，为什么会这样呢？注意力机制的本质是什么？如何正确使用注意力机制？注意力机制 | 深度学习
05-25 773
在深度学习的发展中，注意力机制的引入曾被誉为一次划时代的技术飞跃。无论是在自然语言处理领域产生Transformer架构，还是在图像识别、语音识别和推荐系统等多个方向取得显著成效，注意力机制的价值似乎毋庸置疑。然而，在一些实际应用场景中，研究人员和工程师却发现：在传统神经网络中引入注意力机制后，模型的预测精度不仅没有提升，反而下降了。这是一种背离常识的现象，也成为研究与实践中的棘手难题。
基于贝叶斯优化神经网络的光伏功率预测综述
算法如诗的博客
06-02 596
基于贝叶斯优化神经网络的光伏功率预测综述
DAY 36神经网络加速器easy
weixin_74095407的博客
05-28 906
仔细回顾一下神经网络到目前的内容，没跟上进度的同学补一下进度。●作业：对之前的信贷项目，利用神经网络训练下，尝试用到目前的知识点让代码更加规范和美观。●探索性作业（随意完成）：尝试进入nn.Module中，查看他的方法1.4f.2f.2f好的，我们来整理一下你的项目文件，并详细解释神经网络模型和训练脚本。
深度学习入门：从零搭建你的第一个神经网络
layneyao的博客
05-28 2156
深度学习入门：从零搭建你的第一个神经网络
Python 训练营打卡 Day 33-神经网络
weixin_57577876的博客
06-02 251
定义一个简单的全连接神经网络模型，包含一个输入层、一个隐藏层和一个输出层定义层数+定义前向传播顺序class MLP(nn.Module): # 定义一个多层感知机（MLP）模型，继承父类nn.Moduledef __init__(self): # 初始化函数super(MLP, self).__init__() # 调用父类的初始化函数# 前三行是八股文，后面的是自定义的self.fc1 = nn.Linear(4, 10) # 输入层到隐藏层。
06.概念二：神经网络
weixin_45755222的博客
05-28 937
实际上我们的参数出现在整体训练中的很多个不同的地方，而且我们在一个transformer模块下，我们可以设置多个模块儿，那么每一次循环，就会有一批参数的记录。我们单独把一个简单的两两对应的神经元拉出来看一下，这个神经元代表数字0.54、0.63，然后，分别连接下一步，这就是一个简单的神经网络。当中呢，最重要的几个参数，就是我们的样本文字乘以我们的WQ、WK、WV，就是我们这个要转换的这些权重，它的这些不同颜色的点，就是它的一些学习更新的权重值，映射到了三维空间中，这样的一个趋势。
清华大学发Nature！光学工程+神经网络创新结合
2401_88556812的博客
05-30 972
该研究团队巧妙地提出了一种全前向模式（Fully Forward Mode，FFM）的训练方法，这一方法在物理光学系统中直接执行训练过程，彻底摆脱了传统依赖数字计算机模拟的诸多限制。该研究团队巧妙地提出了一种全前向模式（Fully Forward Mode，FFM）的训练方法，这一方法在物理光学系统中直接执行训练过程，彻底摆脱了传统依赖数字计算机模拟的诸多限制。能效提升：通过减少光学-电子转换的次数，提高了训练过程的能效，特别是在大批次大小下，FatNet在光学设备中的推理速度显著快于GPU。
神经网络（Neural Networks）
2401_86343364的博客
05-29 797
神经网络最初旨在模拟人脑工作机制，现已发展为强大的人工智能工具。其发展历程经历了多次兴衰：20世纪50年代萌芽，80-90年代在图像识别等领域取得突破，2005年后以"深度学习"之名复兴，彻底改变了语音识别、计算机视觉等领域的应用格局。 本文通过T恤销量预测案例，详细讲解了神经网络的工作原理，包括神经元模型、正向传播算法、隐藏层特征提取机制等核心概念。同时提供了完整的代码实现，涵盖数据预处理、模型构建、训练评估全流程。 针对MNIST手写数字识别任务，文章演示了如何构建含128
【专题】神经网络期末复习资料（题库）
Pqf18064375973的博客
05-30 679
神经网络期末复习资料（题库）
神经网络中的梯度消失与梯度爆炸
qq_43980144的博客
06-02 481
本文探讨了深度神经网络中梯度消失和梯度爆炸的问题及其解决方案。通过快递员传递包裹的类比，解释了梯度在反向传播过程中的衰减或放大机制。梯度消失是由于权重过小或激活函数导数不足导致信号衰减；梯度爆炸则源于权重过大使信号过度放大。深层网络更容易出现这些问题是因为链式反应的累积效应和激活函数的局限性。解决方案包括使用ReLU激活函数和ResNet的残差连接技术，后者通过"旁路"机制缩短梯度传播路径，有效缓解了深层网络的训练难题。这些方法为深度学习的稳定训练提供了重要保障。
BayesFlow：基于神经网络的摊销贝叶斯推断框架
deephub
06-02 548
BayesFlow 是一个开源 Python 库，专门设计用于通过摊销(Amortization)神经网络来加速和扩展贝叶斯推断的能力。该框架通过训练神经网络来学习逆问题（从观测数据推断模型参数）或正向模型（从参数生成观测数据）的映射关系，从而在完成初始训练后实现接近实时的推断，推断时间通常控制在毫秒级别。
神经网络与深度学习（第二章）
最新发布
2301_78450837的博客
06-02 483
s。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

.whl

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值