BN-SVG原理
2024.12.25
BN-SVG（Bidirectional Neural-Symbolic Graph Networks）是一種結(jié)合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和符號(hào)推理的新型人工智能模型。其原理是通過(guò)雙向交互，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表征學(xué)習(xí)與符號(hào)圖的結(jié)構(gòu)化信息相結(jié)合。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé)處理復(fù)雜的輸入數(shù)據(jù)，提取特征，而符號(hào)系統(tǒng)則用于處理規(guī)則和邏輯，進(jìn)行推理和決策。BN-SVG能夠在理解自然語(yǔ)言、執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)和解釋決策過(guò)程上表現(xiàn)出強(qiáng)大的能力，它能在兩者之間建立橋梁，實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)到知識(shí)驅(qū)動(dòng)的無(wú)縫轉(zhuǎn)換。這種模型旨在提升AI的可解釋性和靈活性，為解決現(xiàn)實(shí)世界問(wèn)題提供新的解決方案。
