作者 | 丁效 整理 | 维克多 在过去十年的人工智能浪潮中,以深度学习为代表的人工智能技术已基本实现了视觉、听觉等感知智能,但依然无法很好地做到思考、推理等认知智能。 4月9日,哈尔滨工业大学计算学部副研究员丁效,在AI TIME青年科学家——AI 2000学者专场论坛上,做了《基于神经符号的认知推理方法》的报告,分享了神经网络方法执行符号推理任务的最新进展,同时也给出了将符号知识注入神经网络的思路以及如何将神经网络与符号系统相融合。 以下是演讲原文,AI科技评论做了不改变原意的整理。 今天和大家分享神
Ontology 的 NeoVM 虚拟机新增加了 DCALL、HAS_KEY、KEYS 以及 VALUES 等几条新的指令。因此,基于 NeoVM 的引用性动态语言对象的设计理论上可行,这可使得当前语言的支持能更接近原生语义。
继 18 年 BERT 刷爆了当时刚出不久的 GLUE 榜单后,预训练语言模型便成为自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP) 任务的标配。直觉上模型至少某种程度上「理解了语言」才能如此有效 -- 如 Sebastian Ruder 在一篇文章 [1]中所称,要解决语言建模 (Language Modeling) 这个任务,语言模型 (Language Model) 需要同时学到句法 (Syntax) 和语义 (Semantics)。
人工智能应该复制人脑的哪一部分功能?这个问题的答案反映了一场辩论的焦点,这场辩论和 AI 的历史一样久远。20 世纪 50 年代,人类开始探索如何创建可以思考的机器,也是从那时候起,AI 领域的研究和发展之路陷入了分歧:符号主义和连接主义 AI 应如何取舍?
通常我们说的 “编译器” 是一种计算机程序,负责把一种编程语言编写的源码转换成另外一种计算机代码,后者往往是以二进制的形式被称为目标代码(object code)。这个转换的过程通常的目的是生成可执行的程序。
令 X 为一个文法符号(一个终结符或非终结符)或 ε ,则集合 First (X) 由终结符组成,此外可能还有 ε ,它的定义如下:
用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程(1)- 目标和前言 用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程(2)- 简介和设计 用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程(3)- 词法分析 用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程(4)- 语法分析1:EBNF和递归下降文法 用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程(5)- 语法分析2: tryC的语法分析实现 用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程(6)- 语义分析:符号表和变量、函数
编译程序是一种翻译程序,编译程序是将一种语言形式翻译成另一种语言形式。它将高级语言所写的源程序翻译成等价的机器语言或汇编语言的目标程序。
源代码 (source code) → 预处理器 (preprocessor) → 编译器 (compiler) → 汇编程序 (assembler) → 目标代码 (object code) → 连接器 (Linker) → 可执行程序 (executables)
下图为用语法树进行表达式求值的过程,可以发现所有的值都是自下而上传递的,这种称为综合属性。
Javac编译器是Java的标准编译器,用于将Java源代码(.java文件)编译成Java字节码(.class文件),供Java虚拟机(JVM)执行。
对于开发来说接触的一般都是第一个步骤也就是源码编译成字节码文件(class文件),第二个步骤开发几乎不会接触,因为这是虚拟机在运行过程中自己做的一些编译流程,将字节码转换成可被虚拟机识别执行的机器码。
主要介绍Javac的实现过程及原理。 首先弄明白什么是Javac? Javac是一种编译器,将一种语言转换为另一种语言规范。编译器的作用就是将符合java语言规范的源代码转化为JVM虚拟机能够识别的字
导语 | 随着知识问答在行业不同垂直领域的发展,知识问答的能力也在不断的提高和升级,本着Nlper的初心和AI评测的态度,我们为知识问答设计了一份考题(评测集),让我们一起来看看在这份考题下,当前的知识问答能考多少分呢?文章作者:周磊,腾讯CSIG质量部评测研究员
JVM-编译过程学习 词法分析 将源代码的字符流转变为标记集合。关键字、变量名、字面量、运算符都可以称为标记。 如int a = b+2; int、a、=、b、+、26个标记。 生成Token流,例如上面的int就是一个Token,不可再拆分。 语法分析 根据Token序列构造抽象语法树。 语法树的每一个节点都代表着程序代码中的一个语法结构 如:包、类型、修饰符、运算符、接口、返回值甚至代码注释都可以是一个语法结构。 填充符号表 由一组符号地址和符号信息构成的表格叫做符号表。(可以用哈希表的K-V来理解
Roslyn 是微软为 C# 设计的一套分析器,它具有很强的扩展性。以至于我们只需要编写很少量的代码便能够分析我们的源代码。之前我写过一些使用 Roslyn 进行语法分析的文章。使用语法分析,可以轻松为代码编写提供各种错误报告以及修改代码(见这里)。而使用语义分析,你可以像在运行时使用反射一样,在编译时访问源代码中的各种类型、属性、方法等,特别适合用来分析引用、生成代码等。当然,实际项目里面将两者结合起来可以做到更多的效果。
本篇博文梳理一篇knowledge-based方向的文章,结合了多模态知识的多模态知识图谱。来自复旦大学,先上路径:
一篇来自微软关于Transformer中位置编码的文章,关于位置编码,我们之前也有讨论过,参见:
本小节,我们学习翻译环境和运行环境,其中我们将学习编译环境的4个阶段:预编译,编译(词法分析,语法分析,语义分析),汇编,链接,文章干货满满!学习起来吧😃!
语音助手、智能客服、智能音箱、聊天机器人,近年各种自然语言对话系统如雨后春笋般地涌现,有让人眼花缭乱的感觉。一方面对话系统越来越实用化,另一方面当前技术的局限性也凸显无遗。计算机多大程度上可以自如地和人进行对话?自然语言对话的挑战在什么地方?未来可能会有哪些突破,以及需要重点研究与开发哪些技术?
大部分知识图谱使用RDF描述世界上的各种资源,并以三元组的形式保存到知识库中。 RDF( Resource Description Framework, 资源描述框架)是一种资源描述语言,它受到元数据标准、框架系统、面向对象语言等多方面的影响,被用来描述各种网络资源,其出现为人们在Web上发布结构化数据提供一个标准的数据描述框架。
大部分知识图谱使用RDF描述世界上的各种资源,并以三元组的形式保存到知识库中。RDF( Resource Description Framework, 资源描述框架)是一种资源描述语言,它受到元数据标准、框架系统、面向对象语言等多方面的影响,被用来描述各种网络资源,其出现为人们在Web上发布结构化数据提供一个标准的数据描述框架。
hi,这是系列文章:App之xxx的第3篇,前2篇我总结了 App之“文字”的设计技巧 App之底部导航栏的设计 直接点击可以查阅以上2篇文章。 我为什么写这个系列的文章。因为我正在做一款app,我在
BERT还不足以称之为知识库:无监督问答任务中BERT对事实性的知识和基于名称的推理学习能力对比
到现在为止,我们学习了很多标签,但是由于不熟悉标签的语义化,有时我们可能会用别的标签代替另一个标签,从而实现相同的效果,但这是一种错误的思想。
最近在看ESMfold和embedding的知识,然后就来简单写一个简单易懂的蛋白质embedding的demo
文章主要探讨了深度学习在模式识别上的进展,以及如何在神经网络中加入稀疏发放和横向连接,以解决传统人工智能在语义理解上的不足。同时,也提及了贝叶斯方法在深度学习中的应用,以及发展新型网络模型和结合脑机制的研究。
在软件管理的领域里存在着被称作“依赖地狱”的死亡之谷,系统规模越大,加入的套件越多,你就越有可能在未来的某一天发现自己已深陷绝望之中。
上一回,我们的主人公小A初次亮相,凭借基础的前后端理解,从技术实现的层面为我们剖析了微信扫码登录的几秒钟里,到底发生了什么。可能很多人因此会好奇,小A到底是做什么的呢?为什么能够弄懂这些原理呢?
AI科技评论按:受到万众瞩目的ICLR已经于今天在法国土伦召开。该大会由Yann LeCun 、 Yoshua Bengio 等几位行业顶级专家于2013年发起。别看它历史不长,影响力却不小,ICLR
机器语言:计算机只认识由0和1构成的机器语言,每台机器自己独特的指令系统即机器语言。 机器语言->汇编语言->高级语言 编译程序最初的定义是把一种高级语言设计的源程序(面向人的)翻译成另一种等价的低级程序设计语言(面向硬件的)即机器语言或汇编语言。
HTML标签分为2种,一种是“一般标签”,另外一种是“自闭合标签”。一般标签有开始符号和结束符号,自闭合标签只有开始符号没有结束符号。
在微博和知乎上关注自然语言处理(NLP)技术的朋友,应该都对#NLP太难了#、#自然语言理解太难了#两个话题标签不陌生,其下汇集了各种不仅难煞计算机、甚至让人也发懵的费解句子或歧义引起的笑话。然而,这些例子只是让人直觉计算机理解人类语言太难了,NLP到底难在哪里,还缺少通俗易懂的介绍。最近刚做完会议投稿,这里花些时间总结下我对这个问题的认识,期望对那些感兴趣NLP的同学有些帮助。欢迎批评意见和建议,未来争取不断更新。
美国东北大学体验式人工智能研究所的高级研究科学家 Walid S. Saba 从组合语义的角度出发,提出一个观点:深度学习无法构造一个可逆的组合语义,所以它无法实现可解释AI。 作者 | Walid S. Saba 编译 | Antonio 编辑 | 陈彩娴 1 可解释AI (XAI) 随着深度神经网络 (DNN) 用于决定贷款批准、工作申请、批准法院保释等与人们利益息息相关或者一些生死攸关的决定(例如在高速公路上突然停车),去解释这些决定,而不仅仅是产生一个预测分数,是至关重要的。 可解释人工智能 (X
大数据文摘授权转载自AI科技评论 作者 | Walid S. Saba 编译 | Antonio 编辑 | 陈彩娴 美国东北大学体验式人工智能研究所的高级研究科学家 Walid S. Saba 从组合语义的角度出发,提出一个观点:深度学习无法构造一个可逆的组合语义,所以它无法实现可解释AI。 可解释AI(XAI) 随着深度神经网络 (DNN) 用于决定贷款批准、工作申请、批准法院保释等与人们利益息息相关或者一些生死攸关的决定(例如在高速公路上突然停车),去解释这些决定,而不仅仅是产生一个预测分数,是至关重要
2. 上下文无关法 一个上下文无关法G是一个四元式 ,其中 :终结符集合(非空) :非终结符集合(非空),且
近年来,以神经网络为代表的机器学习技术和知识表征、符号推理技术的结合受到了越来越多研究者的关注。曾经,人们通过「数据驱动 vs 知识驱动」、「符号 vs 子符号」、「求解器 vs 学习器」等概念来区分学习和推理。如今,人们更常用「系统 1」和「系统 2」来代表能够迅速思考的系统和较慢推理的系统。
程序里面的单词叫做Token,Token的类型包括:关键字、标识符、字面量、操作符等
其实就是翻译,比如从字符串编译到机器码,就是把人能理解的代码语言翻译成机器能“理解”(识别执行)的机器语言,然后用户借助目标程序就可以与机器交互了:
(1)javac是一种编译器,能够将一种语言规范转换成另一种用语言规范,通常编译器是将便于人们理解的语言规范成机器容易理解的语言规范。
文字、图片、音频、视频……越来越多的数据在不断产生,不仅占据着我们的硬盘空间,也充斥着整个通信网络。
StarUML是支持UML (Unified Modeling Language(统一模型语言))的建模平台软件。
一个软件的开发,一行代码的实现,实际上是由两个环节所构成的:翻译以及运行。 而这两个环节是在两个环境下所进行的:翻译环境和运行环境。 翻译环境负责将源代码转换为可执行的机器指令,也就是计算机能听懂的语言。 运行环境负责实际执行代码的操作。 翻译环境可以被分为两个部分:编译和链接。 而编译又可以被分为三个环节:预处理(预编译)、编译、汇编。 所以整个过程实际上也可以看成是四个环节。
早期(编译期)优化是计算机程序开发中的一个重要概念。编译器在编译过程中可以执行许多优化操作,以生成更高效可运行的代码。编译器优化的一些常见方法包括:减少或消除冗余代码、使用更高效的数据结构和算法、调整寄存器使用和栈空间、避免不必要或慢速的操作、减少内存访问等。通过这些优化方法,编译器可以生成更高效可运行的代码,从而提高程序的性能。编译器优化是计算机程序开发中的一个重要领域,编译器优化技术的应用可以提高程序的性能,减少开发时间和提高代码的可维护性。"
实体:“能够独立存在的,作为一切属性的基础和万物本原的东西”。实体是属性赖以存在的基础,必须是自在的,也就是独立的、不依附于其他东西而存在的。
教学内容:本章讨论知识表示的各种方法,是人工智能课程三大内容(知识表示、知识推理、知识应用)之一,也是学习人工智能其他内容的基础。
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