是機器學習領域中涉及創建和修改軟件智能體有關其環境中可執行的行為的效果和前提條件的知識。這些知識通常以基于邏輯的動作描述語言表示。...[繼續閱讀]

    產生式規則的后半部分。每條規則的前提或前半部分是一個或多個子句形成的布爾組合,每個子句由相互關聯的屬性、對象和值三個要素作為變元的一個謂詞函數構成。前提往往是一些子句的合取。每個子句內部可能包含有任意復雜...[繼續閱讀]

    用于說明狀態轉換系統的語言,通常用于建立動作對世界的影響的形式化模型。動作語言通常用于人工智能和機器人領域,描述動作如何隨時間影響系統的狀態,并可用于自動規劃。...[繼續閱讀]

    在機器學習中,動作模型學習涉及創建和修改智能體關于在環境中可執行的動作的效果和前提條件的知識。這種知識通常以基于邏輯的動作描述語言表示,用作自動規劃系統的輸入。...[繼續閱讀]

    表征智能系統最基本問題的一種方式:下一步該做什么。在人工智能和計算認知科學中,“動作選擇問題”通常與在其環境中表現出復雜行為的智能體和人工系統相關。...[繼續閱讀]

    利用機器人的傳感器反饋和控制機制來指導其在動態環境中運動。它類似人在所處環境中感知并適應目標的神經系統。...[繼續閱讀]

    在中間形態激活平衡中用的一個常數。神經網絡的動態時間指在某時刻,神經網絡求解權系數的暫態時間。由網絡狀態方程的動態時間常數可估計出神經網絡的計算時間。...[繼續閱讀]

    在實例中學習的過程中,程序能夠從特定的實例中導出規則,由可能的訓練實例構成的空間叫實例空間,可準確搜索實例空間的程序叫動態實例選擇程序。...[繼續閱讀]

    主動學習主要是選擇策略,它通過一定的算法查詢最有用的未標記樣本,并交專家進行標記,再用查詢到的樣本訓練分類模型來提高模型的精確度。在某些情況下,沒有類標簽的數據相當多而有類標簽的數據相當少,而人工對數據進行標記...[繼續閱讀]

    在搜索過程中生成但還沒有被搜索策略發現的狀態列表。...[繼續閱讀]