tailieunhanh - Suy Luận Tự Động - CÁC CHỦ ĐỀ NÂNG CAO

Phần này sẽ khảo sát hai lĩnh vực TTNT quan trọng: suy luận tự động và máy học; đây là các lĩnh vực mà sự phát triển của chúng ảnh hưởng sâu sắc đến định hướng của toàn thể ngành khoa học TTNT. Trong lời mở đầu của phần III, chúng ta đã thảo luận những ưu và khuyết điểm của các hệ giải quyết vấn đề (GQVĐ) theo phương pháp yếu. Những vấn đề về các phương pháp yếu bao gồm tính phức tạp của không gian tìm kiếm và những khó khăn trong việc biểu diễn tri. | Chương 8 Suy Luận Tự Động PHẦN IV CÁC CHỦ ĐỀ NÂNG CAO Phần này sẽ khảo sát hai lĩnh vực TTNT quan trọng suy luận tự động và máy học đây là các lĩnh vực mà sự phát triển của chúng ảnh hưởng sâu sắc đến định hướng của toàn thể ngành khoa học TTNT. Trong lời mở đầu của phần III chúng ta đã thảo luận những ưu và khuyết điểm của các hệ giải quyết vấn đề GQVĐ theo phương pháp yếu. Những vấn đề về các phương pháp yếu bao gồm tính phức tạp của không gian tìm kiếm và những khó khăn trong việc biểu diễn tri thức về thế giới bằng những biểu diễn tổng quát. Mặc cho những thành công của các hệ chuyên gia và các hệ GQVĐ theo phương pháp mạnh tương tự nhiều lĩnh vực vẫn đòi hỏi phải có các phương pháp tổng quát mà thực chất chiến lược điều khiển của bản thân các hệ chuyên gia đều dựa trên những phương pháp GQVĐ yếu tốt. Nhiều nghiên cứu hứa hẹn về các hệ GQVĐ theo phương pháp yếu tiếp tục được tiến hành bởi cộng đồng chứng minh định lý tự động. Những kỹ thuật này đã tìm thấy ứng dụng của mình trong nhiều lĩnh vực quan trọng trong đó có thiết kế và kiểm chứng mạch điện tích hợp chứng minh tính đúng đắn của chương trình và một cách gián tiếp sự ra đời của ngôn ngữ PROLOG. Trong chương 8 chúng ta sẽ xem xét các vấn đề xung quanh suy luận tự động. Chương 9 giới thiệu máy học một trong những vấn đề nghiên cứu trung tâm của TTNT hiện nay. Trong chương này chúng ta xem xét 3 tiếp cận học khác nhau. Tiếp cận thứ nhất là học dựa trên ký hiệu. Bằng cách bắt đầu với một tập hợp các ký hiệu biểu diễn những thực thể và quan hệ trong một lĩnh vực vấn đề các thuật toán học cố gắng suy ra những khái quát mới lạ có căn cứ và hữu ích mà có thể thể hiện được qua những ký hiệu. Ngược lại với tiếp cận ký hiệu tiếp cận kết nối thì biểu diễn tri thức như là những hình mẫu của sự hoạt động trong mạng các đơn vị xử lý nhỏ riêng lẻ. Được thúc đẩy bởi kiến trúc não bộ các mạng liên hệ học bằng cách sửa đổi cấu trúc của chúng nhằm đáp ứng với dữ liệu luyện tập. Thay vì tìm kiếm những khái quát có khả năng .