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摘要:
针对未知的数字和规则的模式构建问题,本文提供了一种从图像角度解决数字序列逻辑学习问题的手段.该方法是在计算机不知道图像间关系和图像内包含的内容的意义的前提下,让计算机自主地学习出其中包含的内在逻辑模式,从而进行数字序列的预测.本文构建了4个大型数据集:Linear序列、Multiplication序列、Fio序列和Nested序列,然后使用几种代表性的深度神经网络来完成数字序列逻辑学习任务,并对实验结果加以分析比较,事实证明,本文所提出的方法在一定程度上可以解决未知的数字和规则的模式构建问题,这为一系列未知逻辑模式构建任务提供了一种可能性.
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文献信息
篇名 图像情境下的数字序列逻辑学习
来源期刊 智能系统学报 学科 工学
关键词 人工智能 逻辑推理 逻辑学习 深度学习 数字序列 图像处理 神经网络 模式构建
年,卷(期) 2019,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1189-1198
页数 10页 分类号 TP181
字数 5264字 语种 中文
DOI 10.11992/tis.201905044
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研究起点
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期刊影响力
智能系统学报
双月刊
1673-4785
23-1538/TP
大16开
哈尔滨市南岗区南通大街145-1号楼
2006
chi
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