Probabilistic Logic Networks

Sprache: Englisch. Dateigröße in MByte: 31.
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This comprehensive book describes Probabilistic Logic Networks (PLN), a novel conceptual, mathematical and computational approach to uncertain inference. A broad scope of reasoning types are considered.

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Produktdetails

Titel: Probabilistic Logic Networks
Autor/en: Izabela Freire Goertzel, Ari Heljakka, Matthew Iklé

ISBN: 9780387768724
EAN: 9780387768724
Format:  PDF
Sprache: Englisch.
Dateigröße in MByte: 31.
Springer-Verlag GmbH

16. Dezember 2008 - pdf eBook

Beschreibung

This book describes Probabilistic Logic Networks (PLN), a novel conceptual, mathematical and computational approach to uncertain inference. In order to carry out effective reasoning in real-world circumstances, AI software must robustly handle uncertainty. However, previous approaches to uncertain inference do not have the breadth of scope required to provide an integrated treatment of the disparate forms of cognitively critical uncertainty as they manifest themselves within the various forms of pragmatic inference. Going beyond prior probabilistic approaches to uncertain inference, PLN is able to encompass within uncertain logic such ideas as induction, abduction, analogy, fuzziness and speculation, and reasoning about time and causality. The book reviews the conceptual and mathematical foundations of PLN, giving the specific algebra involved in each type of inference encompassed within PLN. Inference control and the integration of inference with other cognitive faculties are also briefly discussed.

Inhaltsverzeichnis

Introduction.
Knowledge Representation.
Experiential Semantics.
Indefinite Truth Values.
First-Order Extensional Inference: Rules and Strength Formulas.
First-Order Extensional Inference with Indefinite Truth Values.
First-Order Extensional Inference with Distributional Truth Values.
Error Magnification in Inference Formulas.
Large-Scale Inference Strategies.
Higher-Order Extensional Inference.
Handling Crisp and Fuzzy Quantifiers with Indefinite Truth Values.
Intensional Inference.
Aspects of Inference Control.
Temporal and Causal Inference.
Appendix A: Comparison of PLN Rules with NARS Rules.
References.
Index.

Leseprobe

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