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May, 2024
通过信念演化网络进行等何定式分解
Isopignistic Canonical Decomposition via Belief Evolution Network
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Qianli Zhou, Tianxiang Zhan, Yong Deng
TL;DR
在不确定环境中开发一个通用的信息处理模型是推进可解释人工智能的基础,本文从等位信任函数和超谨慎可转移信任模型的视角提出了一个等位转换和新的规范分解方法,建立了一种理论基础用于基于概率、Dempster-Shafer理论和可能性理论的人工智能通用模型的构建。
Abstract
Developing a general
information processing model
in
uncertain environments
is fundamental for the advancement of explainable artificial intelligence.
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