Abductive Reasoning Optimization Using Recurrent Neural Networks, Fachbücher von Emad Andrews

Das Buch "Abductive Reasoning Optimization Using Recurrent Neural Networks" von Emad Andrews bietet eine umfassende Analyse der Herausforderungen und Lösungen im Bereich des abduktiven Schliessens unter Unsicherheit. Es beleuchtet die Fähigkeit des menschlichen Denkens, mit widersprüchlichen Informationen umzugehen, und überträgt diese Konzepte auf die künstliche Intelligenz. Der Autor diskutiert die Notwendigkeit, aus einer Vielzahl von Erklärungen die beste auszuwählen, und stellt das Cost-Based Abduction (CBA) als ein wichtiges formales Modell vor, das es ermöglicht, Wissen unter Unsicherheit darzustellen. Ein zentrales Thema des Buches ist die Suche nach der optimalen Lösung für CBA-Probleme, die als Least Cost Proof (LCP) definiert ist. Angesichts der NP-Härte dieser Probleme bietet das Buch eine neuartige, skalierbare und rauschunempfindliche Methode unter Verwendung von High Order Recurrent Neural Networks (HORN), die vielversprechende Ergebnisse bei der Lösung komplexer Probleme zeigt.