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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Addressing the current tension within the artificial intelligence community between advocates of powerful symbolic representations that lack efficient learning procedures and advocates of relatively simple learning procedures that lack the ability to represent complex structures effectively.The six contributions in Connectionist Symbol Processing address the current tension within the artificial intelligence community between advocates of powerful symbolic representations that lack efficient learning procedures and advocates of relatively simple learning procedures that lack the ability to represent complex structures effectively. The authors seek to extend the representational power of connectionist networks without abandoning the automatic learning that makes these networks interesting.Aware of the huge gap that needs to be bridged, the authors intend their contributions to be viewed as exploratory steps in the direction of greater representational power for neural networks. If successful, this research could make it possible to combine robust general purpose learning procedures and inherent representations of artificial intelligence--a synthesis that could lead to new insights into both representation and learning.…
N° de ref. del artículo 9780262581066
- Título
- Connectionist Symbol Processing
- Autor
- Geoffrey Hinton
- Editorial
- MIT Press
- Año de publicación
- 1991
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 026258106X
- ISBN 13
- 9780262581066
- Peso del artículo
- 688 gramos
- Dimensiones
- 280x216x15 mm
Addressing the current tension within the artificial intelligence community between advocates of powerful symbolic representations that lack efficient learning procedures and advocates of relatively simple learning procedures that lack the ability to represent complex structures effectively.
The six contributions in Connectionist Symbol Processing address the current tension within the artificial intelligence community between advocates of powerful symbolic representations that lack efficient learning procedures and advocates of relatively simple learning procedures that lack the ability to represent complex structures effectively. The authors seek to extend the representational power of connectionist networks without abandoning the automatic learning that makes these networks interesting.Aware of the huge gap that needs to be bridged, the authors intend their contributions to be viewed as exploratory steps in the direction of greater representational power for neural networks. If successful, this research could make it possible to combine robust general purpose learning procedures and inherent representations of artificial intelligence―a synthesis that could lead to new insights into both representation and learning.
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