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)和符號推理的新型人工智能模型。其原理是通過雙向交互，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表征學(xué)習(xí)與符號圖的結(jié)構(gòu)化信息相結(jié)合。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)負責(zé)處理復(fù)雜的輸入數(shù)據(jù)，提取特征，而符號系統(tǒng)則用于處理規(guī)則和邏輯，進行推理和決策。BN-SVG能夠在理解自然語言、執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)和解釋決策過程上表現(xiàn)出強大的能力，它能在兩者之間建立橋梁，實現(xiàn)從數(shù)據(jù)驅(qū)動到知識驅(qū)動的無縫轉(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)實世界問題提供新的解決方案。
