5.3应用归结原理求取问题答案(1)
例5.23 已知：
（1）如果x和y是同班同学，则x的老师也是y的老师。
（2）王先生是小李的老师。
（3）小李和小张是同班同学。
问：小张的老师是谁？
解 首先定义如下谓词：
T(x,y)表示x是y的老师
C(x,y)表示x与y是同班同学。
已知条件可以表示成如下谓词公式：
F1： x yz(C(x,y) T(z,x) T(z,y))
F2: T(Wang,Li) F3: C(Li,Zhang)
2023-03-17 13:07:53
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在该项目中，使用自适应神经模糊推理系统 (ANFIS) 解决了 2R 平面机器人的逆运动学问题。 此代码包括 2-DOF 平面机器人的动画。
2023-03-10 13:16:56
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c# 调用yolov7 tensorrt c++ dll，推理。
RTX2060推理yolov7， FP32 耗时 28ms ，FP16 耗时 8ms，
2023-02-28 15:27:33
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CommonGen：面向生成常识推理的受限文本生成挑战
@article{lin2019comgen,
author = {Bill Yuchen Lin and Wangchunshu Zhou and Ming Shen and Pei Zhou and Chandra Bhagavatula and Yejin Choi and Xiang Ren},
title = {CommonGen: A Constrained Text Generation Challenge for Generative Commonsense Reasoning},
journal = {Findings of EMNLP},
year = {2020}
}
CommonGen是一个新的受约束文本生成数据集，它需要不同种类的常识来生成有关日常场景的句子，并因此针对生成型
2023-02-12 14:58:03
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从深度神经网络到高斯过程（dnn2gp）
该存储库包含用于重现论文结果的代码近似推理将深度网络转变为高斯过程
计算和可视化线性模型和GP
复制模型选择实验
结果可以在/results目录中轻松获得，并且可以通过运行来复制
python marglik.py --name of_choice
这将同时产生玩具和真实世界的实验，并将相应的测量结果以新的文件名保存到结果目录中。 然后可以通过运行生成图
python marglik_plots.py --name original # use our result files
python marglik_plots.py --name of_choice # use your result files
计算和可视化内核及预测分布
我们使用预先训练的模型，这些模型保存在/models目录中，并且在CIFAR-10或MNIST上进行训练。
2023-01-09 10:33:12
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OcrLiteAndroidNcnn
Project下载
有整合好源码和依赖库的完整工程项目，文件比较大，可到Q群共享内下载，找以Project开头的压缩包文件
如果想自己折腾，则请继续阅读本说明
Demo APK下载
编译好的demo文件可以到Q群共享内下载
或者
介绍
Chineseocr Lite Android Ncnn Demo，超轻量级中文OCR Android Demo，支持ncnn推理 (DBNet+AngleNet+CRNN)
把onnx模型格式转为ncnn格式，并使用ncnn推理框架进行OCR识别。
代码和模型均源自chineseocr lite的onnx分支
详情请查看
采用ncnn神经网络前向计算框架
说明
封装为独立的Library。
Native层以C++编写。
demo app以Kotlin-JVM编写。
Android版与其它版本不同，包含了几个应用场景，
2023-01-08 13:52:38
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4.2.5基于神经网络的知识表示与推理
1.基于神经网络的知识表示
基于神经网络系统中知识的表示方法与传统人工智能系统中所用的方法(如产生式、框架、语义网络等)完全不同，传统人工智能系统中所用的方法是知识的显式表示，而神经 网络中的知识表示是一种隐式的表示方法。在这里，知识并不像在产生式系统中那样独立地表示为每一条规则，而是将某一问题的若干知识在同一网络中表示。例如，在有些神经网络系统中,知识是用神经网络所对应的有向权图的邻接矩阵及阈值向量表示的，如对图4.10所示的异或逻辑的神经网络来说，其邻接矩阵为
2023-01-05 16:58:57
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