Article979: Unterschied zwischen den Versionen
K (Added from ontology) |
Ne2260 (Diskussion | Beiträge) K (Textersetzung - „Forschungsgruppe=Wissensmanagement“ durch „Forschungsgruppe=Web Science und Wissensmanagement“) |
||
(4 dazwischenliegende Versionen von einem anderen Benutzer werden nicht angezeigt) | |||
Zeile 1: | Zeile 1: | ||
+ | {{Publikation Erster Autor | ||
+ | |ErsterAutorNachname=Bader | ||
+ | |ErsterAutorVorname=Sebastian | ||
+ | }} | ||
{{Publikation Author | {{Publikation Author | ||
|Rank=3 | |Rank=3 | ||
|Author=Steffen Hölldobler | |Author=Steffen Hölldobler | ||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
}} | }} | ||
{{Publikation Author | {{Publikation Author | ||
Zeile 36: | Zeile 36: | ||
|VG Wort-Seiten= | |VG Wort-Seiten= | ||
|Download=2006_979_Bader_The_Integration_1.pdf | |Download=2006_979_Bader_The_Integration_1.pdf | ||
− | |Projekt=KnowledgeWeb | + | |Projekt=SmartWeb, KnowledgeWeb, |
− | |Forschungsgruppe= | + | |Forschungsgruppe=Web Science und Wissensmanagement |
}} | }} | ||
{{Forschungsgebiet Auswahl | {{Forschungsgebiet Auswahl | ||
Zeile 43: | Zeile 43: | ||
}} | }} | ||
{{Forschungsgebiet Auswahl | {{Forschungsgebiet Auswahl | ||
− | |Forschungsgebiet= | + | |Forschungsgebiet=Künstliche Intelligenz |
}} | }} | ||
{{Forschungsgebiet Auswahl | {{Forschungsgebiet Auswahl | ||
− | |Forschungsgebiet= | + | |Forschungsgebiet=Maschinelles Lernen |
}} | }} | ||
{{Forschungsgebiet Auswahl | {{Forschungsgebiet Auswahl |
Aktuelle Version vom 27. November 2015, 21:42 Uhr
The Integration of Connectionism and First-Order Knowledge Representation and Reasoning as a Challenge for Artificial Intelligence
The Integration of Connectionism and First-Order Knowledge Representation and Reasoning as a Challenge for Artificial Intelligence
Veröffentlicht: 2006 Januar
Journal: Information
Nummer: 1
Volume: 9
Bemerkung: Invited paper
Referierte Veröffentlichung
Kurzfassung
Intelligent systems based on first-order logic on the one hand, and
on artificial neural networks (also called connectionist systems) on the
other, differ substantially. It would be very desirable to combine the robust
neural networking machinery with symbolic knowledge representation
and reasoning paradigms like logic programming in such a way that
the strengths of either paradigm will be retained. Current state-of-the-art
research, however, fails by far to achieve this ultimate goal. As one of
the main obstacles to be overcome we perceive the question how symbolic
knowledge can be encoded by means of connectionist systems: Satisfactory
answers to this will naturally lead the way to knowledge extraction
algorithms and to integrated neural-symbolic systems.
ISSN: 1343-4500
Download: Media:2006_979_Bader_The_Integration_1.pdf
Web Science und Wissensmanagement
Maschinelles Lernen, Neuro-symbolische Integration, Logik, Logikprogrammierung, Künstliche Intelligenz