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Beschreibung
Humans are often extraordinary at performing practical reasoning. There are cases where the human computer, slow as it is, is faster than any artificial intelligence system. Are we faster because of the way we perceive knowledge as opposed to the way we represent it? The authors address this question by presenting neural network models that integrate the two most fundamental phenomena of… cognition: our ability to learn from experience, and our ability to reason from what has been learned. This book is the first to offer a self-contained presentation of neural network models for a number of computer science logics, including modal, temporal, and epistemic logics. By using a graphical presentation, it explains neural networks through a sound neural-symbolic integration methodology, and it focuses on the benefits of integrating effective robust learning with expressive reasoning capabilities. The book will be invaluable reading for academic researchers, graduate students, and senior undergraduates in computer science, artificial intelligence, machine learning, cognitive science and engineering. It will also be of interest to computational logicians, and professional specialists on applications of cognitive, hybrid and artificial intelligence systems. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
22.10.2008
Sprache
Englisch
EAN
9783540732457
Herausgeber
Springer Berlin
Serien- oder Bandtitel
Cognitive Technologies
Sonderedition
Nein
Autor
Dov M. Gabbay
Seitenanzahl
198
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Schlagwörter
artificial intelligence, intelligence, knowledge representation, learning, logic, machine learning, modal logic, probabilistic reasoning
Thema-Inhalt
UYQ - Künstliche Intelligenz
UYA - Theoretische Informatik
QDTL - Philosophie: Logik
UYQP - Mustererkennung
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
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