Сборник знаний
Компиляция знаний — это семейство подходов, позволяющих преодолеть ряд трудноразрешимых проблем искусственного интеллекта .
Пропозициональная модель компилируется в офлайн-фазе для поддержки некоторых запросов за полиномиальное время . Существует много способов компилирования пропозициональной модели. [1]
Различные скомпилированные представления имеют разные свойства. Три основных свойства:
- Компактность представления
- Запросы, которые поддерживаются за полиномиальное время
- Преобразования представлений, которые можно выполнить за полиномиальное время
Классы представлений
Некоторые примеры классов диаграмм включают OBDD , FBDD и недетерминированные OBDD, а также MDD.
Некоторые примеры классов формул включают DNF и CNF .
Примерами классов схем являются NNF , DNNF, d-DNNF и SDD .
Компиляторы знаний
- c2d: поддерживает компиляцию в d-DNNF
- d4: поддерживает компиляцию в d-DNNF
- miniC2D: поддерживает компиляцию в SDD
- KCBox: поддерживает компиляцию в OBDD, OBDD[AND] и CCDD
Ссылки
- ^ Аднан Дарвич, Пьер Марки, «Карта компиляции знаний», Журнал исследований искусственного интеллекта 17 (2002) 229-264
 | Эта статья, связанная с искусственным интеллектом , является заглушкой . Вы можете помочь Википедии, расширив ее. |
