蕴涵的分解是一种逻辑推理方法,用于证明一个蕴涵式是否成立。蕴涵式是由一个前提和一个结论组成的命题形式,表示如果前提成立,则结论也成立。
证明蕴涵的分解可以通过以下步骤进行:
需要注意的是,证明蕴涵的分解是一种逻辑推理方法,与云计算领域的专业知识和技能没有直接关联。云计算领域的专家和开发工程师通常需要掌握云计算架构、技术、服务和解决方案,以及相关的编程语言和开发工具,以实现可靠、高效和安全的云计算解决方案。
先吐槽一下,,最近上数据库的课,属于是越来越懵了。尤其是范式理论这章我属实是懵了。课本排版好乱,属实是很难蚌得住。
http://blog.csdn.net/yysdsyl/article/details/4226630
的小数展开式中 12345 出现偶数多次 ; ) : 有真假 , 但是真假不知道什么时候知道 ;
AI科技评论消息,艾伦人工智能研究院(AI2)开源AllenNLP,它是一个基于PyTorch的NLP研究库,利用深度学习来进行自然语言理解,通过处理低层次的细节、提供高质量的参考实现,能轻松快速地帮
首先需要科普一下,最长公共子序列(longest common sequence)和最长公共子串(longest common substring)不是一回事儿。什么是子序列呢?即一个给定的序列的子序列,就是将给定序列中零个或多个元素去掉之后得到的结果。什么是子串呢?给定串中任意个连续的字符组成的子序列称为该串的子串。给一个图再解释一下:
---- 新智元报道 来源:Reddit 编辑:yaxin 【新智元导读】1931年,哥德尔提出了「不完备性定理」,至今已有90周年。他对20世纪的科学和哲学产生了巨大的影响,是现代理论计算机科学和人工智能理论之父。 在逻辑学中的地位,一般都将他与亚里士多德和莱布尼兹相比。 在数学中的地位,爱因斯坦将他的贡献与他本人对物理学的贡献相提并论。 他,就是奥地利裔美国著名数学家库尔特·哥德尔(Kurt Gödel),被誉为20世纪最伟大的数学家和逻辑学家之一。 他还被称为现代理论计算机科学和人工智能理
教学内容:本章讨论知识表示的各种方法,是人工智能课程三大内容(知识表示、知识推理、知识应用)之一,也是学习人工智能其他内容的基础。
离散数学知识点总结(5):蕴含式;命题的推理理论;逻辑推演的方法;推理的有效性证明
这位Jürgen Schmidhuber,几乎每隔一段时间就出来回顾AI历史,抛出一些极具争议的观点,这次也不例外。
【新智元导读】目前深度学习的应用较为广泛,尤其是各种开源库的使用,导致很多从业人员只注重应用的开发,却往往忽略了对理论的深究与理解。普林斯顿大学教授Sanjeev Arora近期公开的77页PPT,言简意赅、深入浅出的介绍了深度学习的理论——用理论的力量横扫深度学习!(文末附PPT下载地址)
作为人类,我们可以基于图 1 推断出一些新的信息,例如 EID15 的举办地点是 Santiago、有航班相连的城市必定存在机场等。在这些情况下,给定图中的数据作为「前提」(premise),加上一些关于世界的通用规则作为「先验」(priori),我们就可以进行演绎来推导出新的数据,了解多比给定数据更多的信息。这些前提和先验一般被多人共享,构成了所谓的「常识知识」(commonsense knowledge);与之相反,某些信息只在一定范围内被一些专家共享,构成了所谓的「领域知识」(domain knowledge),也可以理解为只有部分人掌握的专业性知识。
本次论文分享内容主要包括以下内容:鲁棒优化Bert模型(RoBERTa)、自回归预训练模型(XLNet)、无监督多任务学习语言模型、生成预训练语言理解、深层上下文单词表示、键值记忆网络、大规模问答系统训练等 。
虽然大多数现有的LLM提示工程只专注于如何在单个提示输入中选择一组更好的数据样本(In-Context Learning或ICL),但为什么我们不能设计和利用多个提示输入来进一步提高LLM性能?本文提出上下文采样(ICS),一种低资源LLM提示工程技术,通过优化多个ICL提示输入的结构来产生最有置信度的预测结果。
统计和因果推理中的许多任务可以被解释为合适的形式语言中的蕴含问题。我们问,从计算的角度来看,对于因果概率语言来说,这些问题是否比纯概率(或“关联”)语言更困难。尽管从多种意义上讲,因果推理确实更复杂——无论是表达上的还是推理上的——我们表明因果蕴涵(或可满足性)问题可以系统地、稳健地简化为纯粹的概率问题。因此,计算复杂性不会增加。在此过程中,我们回答了几个有关众所周知的概率逻辑复杂性的开放性问题,特别是证明了多项式概率演算的∃R完备性,以及一个看似简单得多的系统,即比较条件概率的逻辑。
一个经理要想获得管理的高效能必须熟知并熟练运用以下几个工具: 工具A:招聘面试的STAR原则 招聘面试是经理工作的一项重要内容,每个成功的经理人都必须具备高超的招聘面试技巧,以招聘到合适的人充实到工作
关系模式的外延和内涵 一个关系模式包含外延和内涵。 外延就是通常所说的关系、表或当前值。由于用户经常进行增删改查,所以外延是与时间有关的。 内涵是与时间独立的,是对数据的定义以及数据完整性约束的定义。对数据的定义包括关系、属性、域的定义和说明。 对数据完整性约束主要包括两个方面: 静态约束:涉及数据之间的联系(函数依赖)、主键和值域的设计。 动态约束:定义各种操作(增删改)对关系值的影响。 一般就把内涵称为关系模式。 关系模式的冗余和异常 数据冗余是指同一个数据在系统中多次出现。 由于数据的冗余,在对数据进
选自GitHub 机器之心编译 参与:李泽南、黄小天 AllenNLP 可以让你轻松地设计和评估几乎所有 NLP 问题上最新的深度学习模型,并同基础设施一起让这些模型自由运行在云端和你的笔记本电脑上。 链接:http://allennlp.org (http://allennlp.org/) GitHub:https://github.com/allenai/allennlp Allen NLP 是一个基于 Apache 2.0 的 NLP 研究库,构建于 PyTorch 之上,可为开发者提供语言任务中的各
方法一 : 写出推理的 形式结构 , 查看该推理的形式结构是不是 永真式 ; 如果是永真式 , 那么该推理是正确的 ;
本次内容主要包括:鲁棒优化Bert模型(RoBERTa)、自回归预训练模型(XLNet)、无监督多任务学习语言模型、生成预训练语言理解、深层上下文单词表示、键值记忆网络、大规模问答系统训练等 。(全部含源码)
预训练词表征(Mikolov et al., 2013; Pennington et al., 2014)是很多神经语言理解模型的关键部分。然而,学习高质量词表征非常有难度。它们应该完美建模单词使用方面的复杂特征(如句法和语义),以及单词使用在不同语言环境下的变化(即建模一词多义)。本论文介绍了一种新型深度语境化词表征(deep contextualized word representation),可以直接应对这些挑战,且这种表征能够轻松整合进现有模型,极大地提升大量有难度的语言理解问题中每个用例的当前最优性能。
研究表明,机器学习系统在理论和实践中都容易受到对抗样本的影响。到目前为止,此类攻击主要针对视觉模型,利用人与机器感知之间的差距。尽管基于文本的模型也受到对抗性样本的攻击,但此类攻击难以保持语义和不可区分性。在本文中探索了一大类对抗样本,这些样本可用于在黑盒设置中攻击基于文本的模型,而无需对输入进行任何人类可感知的视觉修改。使用人眼无法察觉的特定于编码的扰动来操纵从神经机器翻译管道到网络搜索引擎的各种自然语言处理 (NLP) 系统的输出。通过一次难以察觉的编码注入——不可见字符(invisible character)、同形文字(homoglyph)、重新排序(reordering)或删除(deletion)——攻击者可以显着降低易受攻击模型的性能,通过三次注入后,大多数模型可以在功能上被破坏。除了 Facebook 和 IBM 发布的开源模型之外,本文攻击还针对当前部署的商业系统,包括 Microsoft 和 Google的系统。这一系列新颖的攻击对许多语言处理系统构成了重大威胁:攻击者可以有针对性地影响系统,而无需对底层模型进行任何假设。结论是,基于文本的 NLP 系统需要仔细的输入清理,就像传统应用程序一样,鉴于此类系统现在正在快速大规模部署,因此需要架构师和操作者的关注。
之前博客中介绍的 自动机 , 确定性有限自动机 , 非确定性有限自动机 , 正则语言 , 泵引理 , 上下文无关语法 , 下推自动机 , 都属于 形式语言 与 自动机 部分 ;
命题:我们对确定对象做出的陈述句称为命题(propositions and statements 命题或陈述)。当判断为真时,该命题为真,否则为假。
一些科学发现之所以重要,是因为它们揭示了一些新的东西——例如DNA的双螺旋结构,或者黑洞的存在。然而,有些启示是深刻的,因为它们表明,曾经被认为是不同的两个旧概念,实际上是相同的。以詹姆斯·克拉克·麦克斯韦(James Clerk Maxwell)的方程为例,该方程表明电和磁是单一现象的两个方面,或者广义相对论将引力与弯曲时空联系起来。
布尔可满足性问题 ( Boolean Satisfiability Problem , SAT ) , 是历史已经找到了一个
三级模式—两层映射 数据库设计过程 E-R模型 集成的方法 多个局部E-R图一次集成。 逐步集成,用累加的方式一次集成两个局部E-R。 集成产生的冲突及解决办法 属性冲突:包括属性域冲突和属性取值
教学内容:本章在上一章知识表示的基础上研究问题求解的方法,是人工智能研究的又一核心问题。内容包括早期搜索推理技术,如图搜索策略和消解原理;以及高级搜索推理技术,如规则演绎系统、产生式系统、系统组织技术、不确定性推理和非单调推理。
数据库有“三个从无到有”,其中第一个就是数据库模式的从无到有,针对一个具体问题,如何构造一个适合的数据库模式是建立数据库系统很基本的问题,这是数据库的设计问题,确切的说是关系数据库逻辑设计问题,我们有一个有利工具:关系数据库的规范化理论。
在今年年初,微软发布了一个多任务自然语言理解模型,它在通用语言理解评估基准 GLUE 上取得了当时最好的效果:11 项 NLP 基准任务中有 9 项超过了 BERT。至此,各种 NLP 预训练方法都被提了出来,GLUE 基准也出现越来越多的新研究。
作者:李加贝 (浙江工商大学) 方向:跨模态搜索 标题:A Contrastive Framework for Learning Sentence Representations from Pairwise and Triple-wise Perspective in Angular Space -- ACL2022 链接:https://aclanthology.org/2022.acl-long.336v2.pdf 虽然bert等预训练语言模型取得了巨大的成功,但直接使用它们的句子表征往往会导致在语义
基于上一篇博客 【数理逻辑】命题逻辑 ( 命题与联结词回顾 | 命题公式 | 联结词优先级 | 真值表 可满足式 矛盾式 重言式 ) ;
今天阅读的是 OpenAI 2018 年的论文《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》,截止目前共有 600 多引用。
大数据文摘作品 编译:Zoe Zuo、HAPPEN、丁慧、小鱼 正如题图所示,仿生人会梦见电子羊吗? (译者注:Do Androids Dream of Electric Sheep?是Philip
本文介绍美国加利福尼亚州圣地亚哥加利福尼亚大学圣地亚哥分校多学科的研究者合作发表于Nature Communications的工作:作者以炎症性肠病(IBD)为例,概述了一种用于靶点识别和验证的无偏见AI辅助方法。作者构建了一个网络,其中基因簇通过突出不对称布尔关系的有向边连接。作者使用机器学习,确定了一条连续状态的路径,它能最有效地预测疾病结果。这条路径富含维持肠道上皮屏障完整性的基因簇。作者利用这一见解选择合适的临床前小鼠模型进行靶点验证,并设计源自患者的类器官模型,使用多变量分析在源自患者的类器官中证实了治疗功效的潜力。这种AI辅助方法确定了IBD中一种一流的肠道屏障保护剂,并预测了候选药物的III期试验成功。
过去一年来,机器学习模型在 NLP 领域很多语言理解任务上的表现都获得了极大提升。Elmo、BERT、ALICE、之前被称为 BigBird 的模型(现在叫做 MT-DNN)都取得了显著进展,OpenAI GPT 也有一种非常有效的方案,即将用简单的多任务在大量文本数据集上预训练的语言建模方法与将所得模型适应到下游应用的迁移学习技术结合起来。
“问渠那得清如许,为有源头活水来”,通过前沿领域知识的学习,从其他研究领域得到启发,对研究问题的本质有更清晰的认识和理解,是自我提高的不竭源泉。为此,我们特别精选论文阅读笔记,开辟“源头活水”专栏,帮助你广泛而深入的阅读科研文献,敬请关注。
这篇博士论文将自然语言处理和文本挖掘的多个核心任务与图结构的强大表示能力结合起来,从而充分利用深度学习的表示能力和文本中的结构信息来解决诸多问题:(1)组织信息(Information Organization):提出了基于树/图结构的短文本/长文本对的分解算法以提高语意匹配任务(semantic matching)。基于文本匹配,进一步提出事件粒度的新闻聚类和组织系统 Story Forest;(2)推荐信息(Information Recommendation):提出了 ConcepT 概念挖掘系统以及 GIANT 系统,用于构建建模用户兴趣点以及长短文本主题的图谱(Ontology)。构建的兴趣图谱 Attention Ontology 有助于对用户与文本的理解,并显著提高推荐系统的效果;(3)理解信息(Information Comprehension):提出了 ACS-Aware Question Generation 系统,用于从无标注的文本中生成高质量的问答对,大大降低问答系统的数据集构建成本,并有助于提高阅读理解系统的效果。
本文是对 BERT 原始论文(BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding )的解读。
联结词 : 上一篇博客 【数理逻辑】谓词逻辑 ( 个体词 | 个体域 | 谓词 | 全称量词 | 存在量词 | 谓词公式 | 习题 ) 三. 联结词 章节讲解了联结词 ;
Instruction Learning 让模型对题目 / 描述式的指令进行学习。针对每个任务,单独生成指示,通过在若干个 full-shot 任务上进行微调,然后在具体的任务上进行评估泛化能力,其中预训练模型参数是可更新的。
本文介绍了关联规则挖掘的研究情况,提出了关联规则的分类方法,对一些典型算法进行了分析和评价,指出传统关联规则衡量标准的不足,归纳出关联规则的价值衡量方法,展望了关联规则挖掘的未来研究方向。 1 引言 数据挖掘(Data Mining),又称数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database),在最近几年里已被数据库界所广泛研究,其中关联规则(Association Rules)的挖掘是一个重要的问题。 关联规则是发现交易数据库中不同商品(项)之间的联系,这些规则找出顾客购买
近几年的发展小游戏日趋火爆,越来越多的游戏公司或个人想进入到这个赛道,很多个人开发者都纠结与版号和资质的问题,今天小编一文给大家讲明白。
函数代表一种关系 f 的蕴涵逻辑流。这种蕴涵逻辑流,其实就是映射(Mapping)。
视觉推理是一项至关重要的任务,它要求模型不仅要理解和解释视觉信息,还要应用高级认知来得出逻辑解决方案。该领域因其实现广泛智能应用的潜力而收到机器学习社区的极大关注,例如智能辅导系统、自动图像字幕和虚拟助手。为了有效地进行视觉推理,模型必须同时具备视觉感知能力和强大的逻辑推理能力。
机器之心原创 机器之心编辑部 不久前,AAAI 2020 在美国纽约召开。大会官方公布了今年的论文收录信息:收到 8800 篇提交论文,评审了 7737 篇,接收 1591 篇,接收率 20.6%。为向读者们分享更多的优质内容、促进学术交流,机器之心策划了多期 AAAI 2020 论文线上分享。 在最新一期的 AAAI 2020 线上论文分享中,机器之心邀请了在亚马逊上海人工智能实验室做实习研究的金致静,通过线上分享的方式介绍他们入选 AAAI 2020 的研究论文《Is BERT Really Robus
人类正从IT时代走向DT时代”,1.DT时代,数据将在生产品过程中起到激发、辅助的作用,让用户获得更大的经济价值。 2.数据蕴涵着巨大的商业价值,人们需要的就是快速对数据进行处理和分析,从而产
人类在成长过程的不同阶段均需要掌握很多的知识点来求解大量的数学题。然而,知识点看懂了不算真的懂,能求解题目才能体现人类的智慧。近年来,神经网络在计算机视觉,模式匹配、自然语言处理、强化学习等领域取得了巨大成功,但神经网络模型的离散组合推理能力远不及人类。那么,神经网络能否理解数学题,并解出这些题目呢?如果可以,那么神经网络的解题能力如何?
过去半个世纪以来 ,芯片计算性能的提高主要依赖于场效应晶体管尺寸的缩小。随着特征尺寸的减小 ,器件的制备成本和制造工艺难度不断增加 ,芯 片性能的提升愈发困难。不仅如此 ,器件尺寸也接近物理极限 ,摩尔定律时代即将面临着“终结”[1]。
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