May, 2023

关于最弱充分条件和最强必要条件下的双重忘却算子

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TL;DR本文介绍了一个新的算子——弱遗忘算子，它是标准遗忘算子的对偶形式，并基于蕴涵和推理对它们进行了表征。此处使用的推理框架同样适用于一阶情况，并包括计算某些特殊情况下的一阶遗忘算子的有用算法。
发现论文，激发创造
  • 命题独立-公式变量独立和遗忘

    本文研究了基于推理问题的相关性，探讨了语法和语义两种基本独立性形式，并讨论了它们的特点和缺陷，同时考虑了遗忘问题，提出了一种基于简化推理的知识库提取方法。

    Jun, 2011

  • 当您必须遗忘：在答案集编程中遗忘超越强大的持续性

    该研究讨论了如何在Answer Set Programming中进行强持续性遗忘，通过提出各种遗忘算子并探究其可行性、可行性不足时的替代方案以及与相对等价概念的关系，最终对其计算复杂性进行了详细研究。

    Jul, 2017

  • 满足强持久性的遗忘语法操作符

    本文描述了在使用ASP进行遗忘操作中，提出了第一个具体满足强持久性的运算符，该运算符具有许多重要性质，是一种句法运算符，可将遗忘操作的计算限制在包含要忘记的原子的规则中，从而自然地产生与原始程序接近的遗忘结果。

    Jul, 2019

  • 使用可遗忘例子提高对伪相关性的鲁棒性

    本文提出使用遗忘例子的方法来筛选掉数据集中存在的虚假相关性并找出少数反例，然后通过将模型分别在全部数据和少数数据上微调来提高模型的越域泛化能力。

    Nov, 2019

  • 灾难性遗忘的解剖：隐藏的表示和任务语义

    本研究探讨了机器学习系统中存在的灾难性遗忘问题，发现深层网络是导致遗忘的主要因素，并介绍了稳定深层网络的方法。实证分析表明，任务相似度与遗忘程度具有相关性。在标准的split-CIFAR-10设置上进行了实验，并引入了一个基于CIFAR-100的任务，近似实现了输入分布的转移，得到了一些有益的结论。

    Jul, 2020

  • Answer Set Programming中的遗忘——一项调查

    本研究综述了现有的 Answer Set Programming 遗忘操作及其属性，包括其在应用中的选择方法和计算结果的复杂性。

    Jul, 2021

  • 命题遗忘的四种算法

    本文比较了四种命题遗忘算法的性能表现，其中通过回溯搜索方法生成矛盾点的算法获得最佳效果，第二种和第一种算法在特定情况下有所作用，而线性分辨算法的表现较差。

    Apr, 2022

  • 关于遗忘和强等价概念在答案集编程中的统一视角

    Answer Set Programming (ASP)是一种基于规则的语言，用于知识表示和推理，研究了忘记、简化和相关概念的关联以及引入了一种新的相对等效概念，提供了相对简化的必要和充分条件，并介绍了结合投影和适度遗忘来获得相对简化的操作符。

    Dec, 2023

  • 神经算法推理的马尔可夫性质：分析与方法

    神经算法推理是一种新兴的研究方向，它赋予神经网络以逐步模拟算法执行的能力。本文的观察是，现有设计中的历史依赖性与算法推理任务的马尔可夫性质相矛盾。基于这一动机，我们提出了ForgetNet，它不使用历史嵌入，因此与任务的马尔可夫性质一致。为了解决ForgetNet在早期训练阶段的挑战，我们进一步引入了G-ForgetNet，使用门控机制来实现历史嵌入的选择性集成。这种增强的能力在模型的早期训练阶段提供了有价值的计算路径。基于CLRS-30算法推理基准，我们进行了大量实验证明，ForgetNet和G-ForgetNet相较于现有方法更具有泛化能力。此外，我们研究了门控机制的行为，突显了其与我们的直觉的一致性以及在稳健性能方面的有效性。

    Mar, 2024

  • 衡量遗忘策略推理强度的技术

    定义基于模型计数和概率论直觉的损失函数，研究了不同遗忘策略或不同遗忘算子的推理强度，并提出了用于计算损失度量的实用的知识工程工具，使用Problog进行了实证研究方法以及具体示例。

    Apr, 2024